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题名/责任者:

强化学习与机器人控制/(墨) 余文, (墨) 阿道夫·佩鲁斯基亚著 刘晓骏译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-302-63740-0 精装/CNY98.00

载体形态项:

247页:图;22cm

统一题名:

Human-robot interaction control using reinforcement learning

个人责任者:

余文 著

个人责任者:

佩鲁斯基亚 (Perrusquia, Adolfo) 著

个人次要责任者:

刘晓骏 译

学科主题:

机器人控制

中图法分类号:

TP24

一般附注:

WILEY

出版发行附注:

由Wiley Publishing, Inc.授权出版

相关题名附注:

书名原文取自版权页

责任者附注:

余文, 博士, 墨西哥城国家政治研究所 (CINVESTAV-IPN) 投资研究中心的教授和自动化控制系主任, Modeling and Control of Uncertain Nonlinear Systems with Fuzzy Equations and Z-Number一书的合著者。

责任者附注:

阿道夫·佩鲁斯基亚(Adolfo Perrusquia), 博士, 英国贝德福德郡克兰菲尔德大学航空航天、运输和制造学院的研究员。

提要文摘附注:

本书首先简述更先进的人机交互控制方案和强化学习, 然后讲解典型的环境模型, 最后介绍一些更著名的参数估计识别技术。提供了严谨的数学推理和演示, 这有助于读者理解控制方案和算法。书中还描述了人机交互控制和基于强化学习控制的稳定性和收敛性分析。另外, 还讨论了一些前沿话题, 如逆运动学和速度运动学解决方案、神经控制以及机器人领域未来可能的发展趋势。全面介绍基于模型的人机交互控制。详细研究基于欧拉角的无模型人机交互控制和“人机回圈”机制控制。实际讨论机器人位置和力控制的强化学习以及机器人力控制的连续时间强化学习。

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