专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]无人车驾驶控制的最小化协方差强化学习训练加速方法-CN202311092025.4在审
  • 陈兴国;巩宇 - 南京邮电大学
  • 2023-08-29 - 2023-10-10 - G05B13/04
  • 本发明提供了一种无人车驾驶控制的最小化协方差强化学习训练加速方法,包括以下步骤:将工程问题建立成强化学习环境模型,利用坡度传感器、地面湿度传感器以及定位器等传感器获取丘陵地段的地形、天气信息以及无人车自身信息;然后,通过已训练好的神经网络将这些(状态信息‑动作)转化为特征;接着利用最小化协方差算法进行强化学习训练,通过不断的训练,可以得到无人车在山丘地形中驾驶控制的最优策略。本发明的方法通过强化学习提高丘陵地形中无人车驾驶控制的训练速度,更快学到最优控制策略,提高无人车丘陵地形驾驶的准确性和效率,有效的解决了现有技术中无人车在丘陵地形驾驶控制存在的问题,具有较好的使用价值和经济效益。
  • 无人车驾控制最小化协方差强化学习训练加速方法
  • [发明专利]基于高斯核损失函数的近端策略优化训练加速方法-CN202311048210.3在审
  • 陈兴国;罗镇宇;巩宇 - 南京邮电大学
  • 2023-08-21 - 2023-09-26 - B25J9/16
  • 本发明提供了一种基于高斯核损失函数的近端策略优化训练加速方法,用于对双关节机器人自动化控制的训练过程进行加速,主要包括以下步骤:将工程问题建立成强化学习环境模型,利用姿态传感器获取双关节机器人当前的状态信息,将获得的状态信息作为神经网络的输入,输出可选动作的概率分布,利用基于高斯核损失函数的近端策略优化对网络进行训练,以逐步改善机器人的控制策略,通过连续的训练迭代,可以得到双关节机器人自动化控制的最优策略。与现有技术相比,本发明方法能够加快双关节机器人自动化控制的训练速度,更快学到最优控制策略。该优化策略还可以进一步应用于更复杂的欠驱动机器人系统中,为实现更高级别的自动化控制提供了有力的工具。
  • 基于高斯核损失函数策略优化训练加速方法

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