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关于ARM平台的移动机器人，硕士论文，部分涉及到硬件方面。用CAJViewr打开
针对移动机器人在未知环境下的无图导航问题,本文提出了一种基于深度强化学习的端到端的控制方法。机器人需要在没有地图的情况下,仅仅依靠视觉传感器的RGB图像以及与目标之间的相对位置作为输入,来完成导航任务
摘要:采用新型的超声波传感器,设计并开发基于ARM9与嵌入式linux为平台的轮式移动机器人平台的下的未知环境的避障导航系统。本文重点介绍该超声波传感器的实现原理以及在机器人平台中的整个软件实现流程以
采用新型的超声波传感器,设计并开发基于ARM9 与嵌入式linux 为平台的轮式移动机器人平台的下的未知环境的避障导航系统。本文重点介绍该超声波传感器的实现原理以及在机器人平台中的整个软件实现流程以及
QlearningProject MatLab仿真,用于基于Q学习的避障和非周期性例程。 用于避障例程和移动机器人控制的Python代码。
论文-用于机器人构建室内平面地图，智能移动机器人，是一套结构功能复杂的综合智能系统，是一种可实现对周围环境的动态感知、自主决策、行为操纵和执行于一体的智能可移动系统。对于移动机器人来说，机器人对身边周
移动机器人路径规划及优化方法是机器人导航领域的重要研究方向。其中，人工势场法是一种常用的路径规划方法。本文着重介绍了人工势场法的细节原理及其在移动机器人路径规划中的应用，并对一些常用的优化方法进行了总
随着机器人越来越多的应用到现实生活中,为实现移动机器人长期自主作业,对移动机器人的自主充电技术进行了研究,针对目前自主充电技术成本高,对场地改造大,引导范围小等问题,提出了一种基于视觉靶标的低成本且易
强化学习是提高机器人完成任务效率的有效方法,目前比较流行的学习方法一般采用累积折扣回报方法,但平均值回报在某些方面更适于多机器人协作。累积折扣回报方法在机器人动作层次上可以提高性能,但在多机器人任务层
移动机器人基于双目视觉的SLAM研究，李自亮，孙汉旭，为了实现移动机器人仅通过双目视觉相机来进行定位和地图构建，本文提出了一种基于EKF的只通过视觉的同时定位与地图构建算法。文中
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