机器人技术的基本问题既涉及离散变量(比如控制模式或齿轮切换的选择),又涉及连续变量(比如速度设定点和控制增益)。通常来说,由于算法或控制策略并不总是适合的,因此这些问题很难解决。这就是为什么谷歌母公司Alphabet的DeepMind的研究人员最近提出了一种技术:连续-离散混合学习,即可以同时优化离散和连续动作,以其本来的形式处理混合问题。
来源:中国机器人网
发布时间:2020-01-10点击数:
机器人技术的基本问题既涉及离散变量(比如控制模式或齿轮切换的选择),又涉及连续变量(比如速度设定点和控制增益)。通常来说,由于算法或控制策略并不总是适合的,因此这些问题很难解决。这就是为什么谷歌母公司Alphabet的DeepMind的研究人员最近提出了一种技术:连续-离散混合学习,即可以同时优化离散和连续动作,以其本来的形式处理混合问题。
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