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Matlab Robotics Toolbox逆运动学数值解分析.pdf
Matlab Robotics Toolbox逆运动学数值解分析.pdf
2021-06-27 13:04:10
713KB
matlab
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论文期刊
ROS Robotics Projects 2017 Python
ROS 2017 Python wiki.ros.org 2017年的唯一一本书
2021-06-27 10:40:21
16.36MB
ROS
Projects
2017
Python
1
Robotics Toolbox for MATLAB 9.7 最新版
Robotics Toolbox for MATLAB 9.7 最新版
2021-06-26 22:46:40
12.97MB
Robotics
Toolbox
MATLAB
1
Review on the Knowledge Graph in Robotics Domain.pdf
Review on the Knowledge Graph in Robotics Domain--知识图谱在机器人领域的应用论文
2021-06-25 20:01:38
1.2MB
知识图谱
1
ardupilot:ArduPlane,ArduCopter,ArduRover源
ArduPilot项目 Ardupilot是最先进,功能齐全且可靠的开源自动驾驶仪软件。 自2010年以来,它已经由多元化的专业工程师,计算机科学家和社区贡献者组成的团队进行开发。 我们的自动驾驶软件能够控制几乎所有可以想象到的车辆系统,从传统飞机,四翼飞机,多旋翼飞机和直升机,到漫游车,轮船,平衡机器人,甚至是潜艇。 它正在不断扩展,以为新兴的车辆类型提供支持。 ArduPilot项目由以下组成: ArduCopter:, ArduPlane:, 流浪者:, ArduSub:, 天线跟踪器:, 用户支持和讨论论坛 支持论坛: : 社区站点: : 开发者信息 Github存储库: : 主要开发者Wiki: : 开发人员讨论: : 开发人员聊天: : 杰出贡献者 如何参与 ArduPilot项目是开源的,我们鼓励参与和代码贡献: 贡献者 我们
2021-06-23 10:33:37
56.89MB
uav
drone
plane
robotics
1
robot-9.8_2013_2_12.zip
Matlab 机器人工具箱,官网http://petercorke.com/wordpress/toolboxes/robotics-toolbox, 使用介绍https://blog.csdn.net/yaked/article/details/48933603及https://blog.csdn.net/yaked/article/details/73030668
2021-06-22 20:53:43
13.36MB
Matlab
机器人工具箱
robotics
toolbox
1
基于MATLAB Robotics Toolbox的Dobot机械臂运动规划.pdf
为实现Dobot机械臂的运动控制,验证运动学分析准确性和运动规划的可行性,首先理论求解机械臂正逆运动学,然后基于蒙特卡洛法对机械臂进行了工作空间分析,利用Robotics Toolbox工具箱对Dobot机械臂进行运动规划仿真验证。仿真结果证明Dobot机械臂正、逆向运动学分析计算正确,运动规划合理可行。
2021-06-21 18:08:44
1.56MB
MATLAB
机械臂
机器人运动学
运动规划
Matlab Robotics Toolbox 9.10软件以及说明书
Matlab Robotics Toolbox 9.10 软件以及说明书,本软件可以利用机器人运动学与动力学建模。
2021-06-19 10:06:08
27.24MB
Matlab
Robotics
Toolbox
1
Ethics of Robotics and AI.pdf
Ethics of Robotics and AI.pdf
2021-06-11 18:07:49
5.44MB
AI
1
带有MADDPG的网球:在Pytorch上实现MADDPG-源码
项目3:合作与竞争 介绍 在这种环境下,两名特工控制球拍在球网上弹跳球。 如果探员将球击中网,则得到+0.1的奖励。 如果探员让一个球击中地面或越界将球击中,则其收益为-0.01。 因此,每个特工的目标是保持比赛中的球权。 观察空间由8个变量组成,分别对应于球和球拍的位置和速度。 每个代理都会收到自己的本地观察结果。 有两个连续的动作可用,分别对应于朝向(或远离)网络的运动和跳跃。 下图显示了最终的奖励进度。 环境在1820集中得到解决 算法: 为了解决此环境,我实现了Multi-DDPG算法。 实现的功能如下: 每个特工都有独立的演员和评论家 集中培训:每个代理的批评者不仅将自己的演员的行为和状态作为输入,而且还将所有其他代理的状态和行为作为输入。 由于在测试过程中仅使用参与者,并且参与者仅取决于相应参与者的状态,因此代理可以自由地学习自己的奖励结构。 下图[来源: :
2021-06-09 20:21:22
45.93MB
reinforcement-learning
robotics
tennis
agents
1
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