Machine-learning based approaches for self-tuning trajectory tracking controllers under terrain changes in repetitive tasks

Álvaro Javier Prado; Maciej Marcin Michałek; Fernando Auat Cheein

doi:10.1016/j.engappai.2017.09.013

System Informacji Naukowej Politechniki Poznańskiej

PL EN

Strona główna / Publikacje / Machine-learning based approaches for self-tuning trajectory tracking controllers under terrain changes in repetitive tasks

Zgłoś uwagę

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

Machine-learning based approaches for self-tuning trajectory tracking controllers under terrain changes in repetitive tasks

Autorzy

Álvaro Javier Prado
Maciej Marcin Michałek (WI) ^{[ 1 ][ 2.2 ][ P ]}
Fernando Auat Cheein

^{[ 1 ]} Instytut Automatyki i Robotyki, Wydział Informatyki, Politechnika Poznańska | ^{[ P ]} pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.2] Automatyka, elektronika i elektrotechnika

Rok publikacji

2018

Opublikowano w

Engineering Applications of Artificial Intelligence

Rocznik: 2018 | Tom: vol. 67

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe

EN

machine-learning
robot self-tuning
motion controller
wheel-terrain interaction
energy consumption

Data udostępnienia online

2018

Strony (od-do)

63 - 80

DOI

10.1016/j.engappai.2017.09.013

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

35

Punktacja Ministerstwa / czasopismo w ewaluacji 2017-2021

35

Impact Factor

3,526

System tworzony przez Politechnikę Poznańską oraz Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe

Zaloguj się przez eKonto, aby dodać do SIN