给出强化学习用于单个机器人的参考文献,引用格式
时间: 2023-07-11 19:59:31 浏览: 55
以下是一篇强化学习用于单个机器人的参考文献,供您参考:
作者:Lillicrap, Timothy P.等。
文章题目:Continuous control with deep reinforcement learning.
期刊名称:arXiv preprint arXiv:1509.02971.
发表年份:2015年。
引用格式如下:
Lillicrap, T. P., Hunt, J. J., Pritzel, A., Heess, N., Erez, T., Tassa, Y., ... & Wierstra, D. (2015). Continuous control with deep reinforcement learning. arXiv preprint arXiv:1509.02971.
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给出强化学习用于单个机器人的三篇参考文献,引用格式
以下是强化学习用于单个机器人的三篇参考文献,供您参考:
1. Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., Rusu, A. A., Veness, J., Bellemare, M. G., ... & Petersen, S. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518(7540), 529-533.
引用格式:
Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., Rusu, A. A., Veness, J., Bellemare, M. G., ... & Petersen, S. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518(7540), 529-533.
2. Lillicrap, T. P., Hunt, J. J., Pritzel, A., Heess, N., Erez, T., Tassa, Y., ... & Wierstra, D. (2015). Continuous control with deep reinforcement learning. arXiv preprint arXiv:1509.02971.
引用格式:
Lillicrap, T. P., Hunt, J. J., Pritzel, A., Heess, N., Erez, T., Tassa, Y., ... & Wierstra, D. (2015). Continuous control with deep reinforcement learning. arXiv preprint arXiv:1509.02971.
3. Schulman, J., Levine, S., Abbeel, P., Jordan, M., & Moritz, P. (2015). Trust region policy optimization. In Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML-15) (pp. 1889-1897).
引用格式:
Schulman, J., Levine, S., Abbeel, P., Jordan, M., & Moritz, P. (2015). Trust region policy optimization. In Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML-15) (pp. 1889-1897).
单个机器人巡逻matlab代码
单个机器人巡逻的Matlab代码可以根据具体的需求和情况进行编写,以下是一个示例代码:
```matlab
% 单个机器人巡逻Matlab代码
% 设定初始位置和目标点
startPoint = [0, 0]; % 初始位置
targetPoint = [10, 10]; % 目标点
% 设定巡逻路径
patrolPath = [[5, 5]; [8, 3]; [2, 6]; [7, 9]; [10, 10]];
% 控制机器人巡逻
currentPoint = startPoint;
for i = 1:size(patrolPath, 1)
% 移动到下一个巡逻点
nextPoint = patrolPath(i, :);
moveTo(nextPoint);
% 检查是否到达目标点
if isReached(nextPoint, targetPoint)
disp('目标点已达到!');
break;
end
% 更新当前位置
currentPoint = nextPoint;
end
% 移动函数
function moveTo(point)
disp(['移动到点 ' num2str(point)]);
% 实现机器人移动的代码
% ...
end
% 是否到达目标点的判断函数
function reached = isReached(currentPoint, targetPoint)
threshold = 0.1; % 到达目标点的距离阈值
distance = norm(currentPoint - targetPoint);
reached = distance < threshold;
end
```
以上代码是一个简单的单个机器人巡逻的示例,实际情况中可能还需要考虑更多的方面,如避障、路径规划、传感器数据处理等。具体的机器人巡逻代码需要根据实际需求进行编写和完善。
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