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四旋翼飞行器控制的自适应增益调度
本文通过使用强化学习技术 (Reinforcement Learning, RL) 来调整四旋翼控制器的控制增益，特别地，我们采用了近端策略优化 (Proximal Policy Optimization, PPO) 来训练一个根据实际情况
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4 months ago
高通量视觉纳米无人机相对定位的基于机载全卷积神经网络的方法
基于低分辨率相机和超低功耗车载 SoC 的垂直集成系统，通过全卷积神经网络（FCNN）在纳米无人机之间背对背的相对姿态估计方面取得了显著改进。
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5 months ago
基于李雅普诺夫的辍学深度神经网络 (简称 Lb-DDNN) 控制器
本研究开发了一种基于 dropout 的深度神经网络自适应控制器，该控制器通过随机选择每个层内的权重进行随机失活，并引入基于 Lyapunov 的实时权重调整规律来实现在线无监督学习。经过非光滑的 Lyapunov 稳定性分析，该控制器保证
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8 months ago
使用收缩度量学习认证控制
本文提出了一种基于神经网络的学习框架，利用控制收缩度量的先进理论来设计证明控制策略，使机器人在任何初始状态和有界干扰下都能按预定轨迹移动，实现安全的运动规划，并验证了其收敛性和误差保证。实验表明，该方法可以处理更广泛的系统，具有更少的跟踪误
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4 years ago
长期跟踪中的模型衰减
本文从数学角度探究了追踪模型偏差的问题，并通过观察和洞察提出了减少长期追踪中模型衰减的简单方法。该跟踪器在四个长期和一个短期跟踪基准上进行了评估，展示了更高的精确度和鲁棒性，甚至可以在长达 30 分钟的视频中运行。
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5 years ago
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