inverse dynamics | BriefGPT

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通过学习深度逆动力学模型进行安全控制器的转移
通过将源系统的控制障碍证书与目标系统的逆动力学神经网络进行整合，我们提出了一种验证控制器正确性的新方法，并通过三个案例研究证明了其有效性。
PDFa month ago
考虑死区的神经网络损失函数
揭示机械手逆动力学以改善基于模型的控制性能至关重要。神经网络是表示复杂逆动力学的有希望技术，但需要大量运动数据。我们提出了一种新的损失函数，该函数仅考虑非死区中关节的误差，从而增加了可用于训练的运动数据量和逆动力学计算的准确性。在使用三自由
PDF5 months ago
基于高斯过程回归的黑盒物理模型估计器用于机器人逆动力学辨识
在这篇论文中，我们提出了一种基于高斯过程回归的黑盒模型，用于识别机器人操纵器的反向动力学。我们的模型基于一种新颖的多维核函数，称为拉格朗日启发的多项式核。该模型能够估计动能和势能，而无需这些量的标签，并且在准确性、广泛性和数据效率方面优于基
PDF9 months ago
基于模型的隔离想象强化学习
Iso-Dream++ 提出了一种基于模型的强化学习方法，通过优化逆动力学以及利用分离可控状态转移的混合动态源，对视觉导向交互系统中的动态实现更有效的建模。实证研究证明，在 CARLA 和 DeepMind Control 等控制环境中，I
PDFa year ago