Hierarchical Reinforcement Learning for Autonomous Motion Planning with Real Robots
Hierarchical Reinforcement Learning for Autonomous Motion Planning with Real Robots
真实机器人自主运动规划的分层强化学习
批准号：
19K20370
负责人：
Osa Takayuki
金额：
$2.58万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2019
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2019-04-01 至 2023-03-31
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DOI：
10.1109/lra.2020.2965085
发表时间：
2020-01
期刊：
IEEE Robotics and Automation Letters
影响因子：
5.2
作者：
[H. Karasawa;T. Kanemaki;Kei Oomae;R. Fukui;M. Nakao;Takayuki Osa]
通讯作者：
H. Karasawa;T. Kanemaki;Kei Oomae;R. Fukui;M. Nakao;Takayuki Osa
Discovering diverse solutions in reinforcement learning
发现强化学习的多样化解决方案
发现强化学习的多样化解决方案
DOI：
--
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
作者：
[H. Yamamoto, D. Kitahara, H. Kuroda, and A. Hirabayashi, Takayuki Osa]
通讯作者：
Takayuki Osa
DOI：
--
发表时间：
2019-10
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
[J. Ackermann;Volker Gabler;Takayuki Osa;Masashi Sugiyama]
通讯作者：
J. Ackermann;Volker Gabler;Takayuki Osa;Masashi Sugiyama
Goal-Conditioned Variational Autoencoder Trajectory Primitives with Continuous and Discrete Latent Codes
具有连续和离散潜在代码的目标条件变分自动编码器轨迹原语
具有连续和离散潜在代码的目标条件变分自动编码器轨迹原语
DOI：
10.1007/s42979-020-00324-7
发表时间：
2020
期刊：
SN Computer Science
影响因子：
--
作者：
[Takayuki Osa, Shuhei Ikemoto]
通讯作者：
Shuhei Ikemoto
DOI：
10.1109/access.2022.3140781
发表时间：
2022
期刊：
IEEE Access
影响因子：
3.9
作者：
[Takayuki Osa;M. Aizawa]
通讯作者：
Takayuki Osa;M. Aizawa
共 17 条
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