检索结果-南通市图书馆

检索条件"作者=Lucian Busoniu"

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Unknown input observer in descriptor form via LMIs for power-assisted wheelchairs 36

Unknown input observer in descriptor form via LMIs for power...

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第36届中国控制会议

作者： Guoxi Feng Thierry Marie Guerra lucian busoniu Sami Mohammad LAMIH UMR CNRS 8530University of valenciennes Le Mont Houy Department of Automation Technical University of Cluj-Napoca

ISBN: (纸本)9781538629185

Power-assisted wheelchairs（PAW） provide an efficient means of transport for disabled *** this human-machine interaction,the human-applied torque is a crucial variable to implement the assistive *** present paper describes a novel scheme to design PAWs without torque *** of using a torque sensor,a discrete-time unknown input observer in descriptor form is applied to estimate the human input torque and the angular velocities of the two wheels via the angular *** Finsler’s lemma,the observer gains are obtained by solving an LMI *** on the estimation,both a torqueassistance system and a speed controller are *** addition,the Input-to-State Stability（ISS） of the interconnected controller-observer system is analysed for the speed ***,simulation results validate the observer and the powerassisted *** methodology follows patent WO2015173094 issued in 2015[20].

关键词： Disabled person power-assisted wheelchair descriptor model linear matrix inequality(LMI) Lyapunov function unknown input observer(UIO)

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Multi-Agent Collision Avoidance Based on DRL and ORCA

Multi-Agent Collision Avoidance Based on DRL and ORCA

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第43届中国控制会议

作者： Xiyan Zhao Chongchong Wang Jia Xu Li Li lucian busoniu School of Electronics and Information Engineering Tongji University Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems Tongji University Automation Department Technical University of Cluj-Napoca

This paper proposes a distributed multi-agent collision avoidance model in dynamic and complex environments based on ORCA and *** main work combines data-driven reinforcement learning with model-based knowledge by integrating imitation learning into reinforcement learning and by designing more effective observations and reward *** strategies are compared,and results demonstrate that our method exhibits superior capabilities.

关键词： Deep Reinforcement Learning(DRL) Collision Avoidance Optimal Reciprocal Collision Avoidance(ORCA)

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基于函数逼近的强化学习与动态规划

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作者： (罗)卢西恩·布索尼(lucian busoniu)[等]

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