文献
J-GLOBAL ID:202102248093537009
整理番号:21A0671468
モデルフリー強化学習による連続体マニピュレータ探索ポリシーの最適化【JST・京大機械翻訳】
Optimizing a Continuum Manipulator’s Search Policy Through Model-Free Reinforcement Learning
著者 (4件):
Frazelle Chase
(Clemson University,Dept. of Electrical & Computer Engineering,Clemson,SC,29634)
,
Rogers Jonathan
(NASA Johnson Space Center,Houston,TX,77058)
,
Karamouzas Ioannis
(Clemson University,School of Computing,Clemson,SC,29634)
,
Walker Ian
(Clemson University,Dept. of Electrical & Computer Engineering,Clemson,SC,29634)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2020
号:
IROS
ページ:
5564-5571
発行年:
2020年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)