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Enregistrement W4244440630 · doi:10.1109/cac53003.2021.9727718

Value Iteration-based Zero-sum Neuro-optimal Control of Modular and Reconfigurable Robots via Adaptive Dynamic Programming

2021· article· en· W4244440630 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revue2021 China Automation Congress (CAC) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdaptive Dynamic Programming Control
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDynamic programmingControl theory (sociology)Optimal controlBellman equationConvergence (economics)Modular designArtificial neural networkMathematicsIterated functionLyapunov functionDimension (graph theory)Adaptive controlMathematical optimizationComputer scienceControl (management)Nonlinear systemArtificial intelligenceMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An adaptive dynamic programming (ADP) zerosum neuro-optimal control method based on value iteration (VI) algorithm is proposed for the optimal position and velocity tracking control issues of modular and reconfigurable robots (MRRs). An adaptive fuzzy control method is used to identify Coriolis and centripetal force term as well as gravity term of MRRs. The proposed VI algorithm allows any positive semidefinite function to be initialized. In order to ensure that the iterated value function converges to the optimal solution, the convergence analysis is presented. Based on VI and ADP, the Hamilton-Jacobi-Issacs (HJI) equation is solved by using neural network (NN), then the approximated optimal control is achieved. The asymptotic stability of MRR system is proved by Lyapunov theory. Finally, simulation reaults are presented to show the reliability of proposed method.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle