¿Pueden los modelos profundos ayudar a un robot a ajustar su controlador? Un paso más cerca de los controladores predictivos de modelos autoajustables
Autores: Mehndiratta, Mohit; Camci, Efe; Kayacan, Erdal
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
¿Pueden los modelos profundos ayudar a un robot a ajustar su controlador? Un paso más cerca de los controladores predictivos de modelos autoajustables
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Controladores predictivos de modelo
Marco de ajuste automático de pesos
Concepto de exploración-explotación
Red neuronal profunda (DNN)
Fase de ajuste de simulación
Pesos aptos para el vuelo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
Motivados por la dificultad que experimentan los robóticos al ajustar controladores predictivos de modelos (MPC), presentamos un marco automatizado de ajuste de conjuntos de pesos en este trabajo.
Descripción
Motivados por la dificultad que experimentan los robóticos al ajustar controladores predictivos de modelos (MPC), presentamos un marco automatizado de ajuste de conjuntos de pesos en este trabajo.