Cascaded Fuzzy Reward Mechanisms in Deep Reinforcement Learning for Comprehensive Path Planning in Textile Robotic Systems

With the rapid advancement of industrial automation and artificial intelligence technologies, particularly in the textile industry, robotic technology is increasingly challenged with intelligent path planning and executing high-precision tasks. This study focuses on the automatic path planning and y...
Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Autor*in:

Di Zhao [verfasserIn]

Zhenyu Ding [verfasserIn]

Wenjie Li [verfasserIn]

Sen Zhao [verfasserIn]

Yuhong Du [verfasserIn]

Format:

E-Artikel

Sprache:

Englisch

Erschienen:

2024

Schlagwörter:

fuzzy reward

end-to-end network

trajectory planning

forward kinematics

deep reinforcement learning

Übergeordnetes Werk:

In: Applied Sciences - MDPI AG, 2012, 14(2024), 2, p 851

Übergeordnetes Werk:

volume:14 ; year:2024 ; number:2, p 851

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Journal toc

DOI / URN:

10.3390/app14020851

Katalog-ID:

DOAJ096198931

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