深度强化学习理论及其在机器人运动控制中的应用实践

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内容简介

前言

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本书主要内容

第2章 深度强化学习及非线性最优化基础理论

2.1 引言

2.2 强化学习理论

2.3 深度强化学习理论

2.4 非线性系统

2.5 本章小结

第3章 机器人运动控制方法及问题分析

3.1 引言

3.2 机器人平衡问题及方法提出

3.3 机器人抓取问题及方法提出

3.4 本章小结

第4章 基于深度强化学习的机器人姿态平衡控制

4.1 引言

4.2 倒立摆双轮式机器人基础模型

4.3 平衡系统控制模型设计

4.4 实验结果及分析

4.5 本章小结

第5章 基于深度强化学习的机器人持物平衡控制

5.1 引言

5.2 机器人球杆系统模型

5.3 平衡系统控制模型设计

5.4 视觉定位方法设计

5.5 实验结果及分析

5.6 本章小结

第6章 基于深度强化学习的机器人抓取控制

6.1 引言

6.2 机器人运动学模型建立

6.3 抓取系统控制模型设计

6.4 实验结果及分析

6.5 本章小结

第7章 移动机器人的运动控制问题

7.1 引言

7.2 智能体学习环境及问题

7.3 用细节奖励机制解决智能体学习问题

7.4 本章小结

第8章 并联机器人的逆解问题

8.1 引言

8.2 并联机器人深度强化学习建模

8.3 改进双延迟深度确定性策略梯度

8.4 实验结果及分析

8.5 本章小结

第9章 结论与展望

9.1 结论

9.2 创新点

9.3 展望

参考文献