陈春林
- 作品数：19 被引量：85H指数：5
- 供职机构：中国科学技术大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学自然科学总论更多>>
- 基于强化学习的移动机器人自主学习及导航控制
- 移动机器人是一种能够在工作环境中自主移动并完成预定任务的智能系统，是机器人学和智能控制的一个重要研究领域，在工业、农业、民用以及军事等领域具有广泛的应用前景。在移动机器人的各项研究和应用中，导航是最基本和最重要的问题，移...
- 陈春林
- 关键词：移动机器人
- 强化学习在移动机器人导航上的应用
- 导航是移动机器人的一项关键技术.强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习领域的一个重要分支.该文首先分析了机器人学习存在的一些问题;其次介绍了强化学习的原理和结构;然后结合近年来...
- 卓睿陈宗海陈春林
- 关键词：移动机器人
- 基于多超声波传感器的移动机器人目标识别被引量：7
- 2005年
- 移动机器人在不确定环境中的目标识别技术是自主导航及复杂任务分解的一项关键技术。本文利用自行设计的多超声波传感器探测系统感知外界环境,提出了基于目标原型的目标识别和对感兴趣目标的主动探测方法。根据多超声波传感器的TOF(Time-of-Flight)信息,利用Dempster-Shafer证据理论,实现了移动机器人对室内特征环境的准确识别。测试结果及分析验证了该方法的可行性和识别准确性,并且该方法适用于室内机器人运动中的实时探测。
- 陈春林陈宗海卓睿
- 关键词：目标识别自主式移动机器人
- 一种用于LQR控制问题的强化学习方法被引量：1
- 2006年
- 现有强化学习方法的收敛性分析大多针对离散状态问题,对于连续状态问题强化学习的收敛性分析仅局限于简单的 LQR 控制问题.本文对现有两种用于 LQR 问题收敛的强化学习方法进行分析,针对存在的问题,提出一种只需部分模型信息的强化学习方法.该方法使用递推最小二乘 TD(RLS-TD)方法估计值函数参数,递推最小二乘方法(RLS)估计贪心改进策略.并给出理想情况下此方法收敛的理论分析.仿真实验表明该方法收敛到最优控制策略.
- 文锋陈宗海周光明陈春林
- 关键词：递推最小二乘最优控制
- 量子控制系统模型的比较研究
- 量子控制系统的模型是研究量子系统可控性、可逆性、优化、仿真等问题的基础,是进行系统分析和设计的重要手段。文中主要采用比较法,对量子控制系统的结构模型、微分方程模型、传递函数模型、状态空间模型进行了研究。
- 董道毅陈宗海陈春林
- 关键词：量子控制传递函数
- 文献传递
- 六氟钽酸氨拓扑转变制备低深能级缺陷Ta_(3)N_(5)光阳极实现超低偏压光电化学分解水
- 2024年
- Ta_(3)N_(5)是一种具有2.1 eV直接带隙的n型半导体,其带隙跨越水的氧化还原电位.此外,Ta_(3)N_(5)的理论太阳能制氢效率(STH)高达15.9%,超过商业化应用的效率门槛(10%),是一种理想的光电化学分解水制氢光阳极材料.采用Ta2O5作为前驱体,在氨气气氛下高温氮化制备Ta_(3)N_(5)是一个由表及里的非均相氮化过程,该过程会产生大量的低价钽和氮空位等本征深能级缺陷,导致费米能级钉扎效应的产生,从而使得光生电压显著降低和光电流起始电位较高.因此,开发能够进行体相均相氮化的前驱体,以抑制Ta_(3)N_(5)深能级缺陷的产生,具有重要意义.本文采用气相溶剂热法,在钽箔上制备了一种六氟钽酸氨((NH_(4))_(2)Ta_(2)O_(3)F_(6))化合物,并以其多面体锥阵列薄膜作为前驱体,通过可控的氮化过程将前驱体结构拓扑转变为低深能级缺陷含量的Ta_(3)N_(5)多孔阵列薄膜.在高温氮化过程中,(NH_(4))_(2)Ta_(2)O_(3)F_(6)会释放含氮、氢和氟的气体小分子并形成贯穿体相的多孔通道,有利于氨气及氮化过程中产生的其他小分子物质的渗透,促进体相均匀氮化过程,避免生成大量的本征深能级缺陷.同时,(NH_(4))_(2)Ta_(2)O_(3)F_(6)中的高电负性氟离子可以减弱Ta–O键,进一步促进氮化反应.扫描电镜和透射电镜(TEM)结果表明,制备的(NH_(4))_(2)Ta_(2)O_(3)F_(6)是具有实心结构的多面体锥阵列薄膜,而拓扑转变所得的Ta_(3)N_(5)多面体锥薄膜具有多孔结构.X射线光电子能谱(XPS)、紫外-可见漫反射光谱和稳态/瞬态光电压谱表征结果表明,通过(NH_(4))_(2)Ta_(2)O_(3)F_(6)拓扑转变制备Ta_(3)N_(5)可有效抑制Ta_(3)N_(5)薄膜中深能级缺陷的形成.采用两种产氧反应助催化剂依次修饰后,XPS和TEM结果显示出助催化剂的双壳层结构与化学组成.光电化学分解水测试结果表明,所制得的Ta_(3)N_(5)光阳极在AM1.5G模拟太阳光的照射下,可展现出0.2 V_(RHE)(
- 徐伟徐伟甄超姚婷婷邱建航梁艳白朔梁艳成会明白朔
- 强化学习在移动机器人导航上的应用
- 导航是移动机器人的一项关键技术。强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习领域的—个重要分支。该文首先分析了机器人学习存在的一些同题;其次介绍了强化学习的原理和结构;然后结合近年来...
- 卓睿陈宗海陈春林
- 关键词：移动机器人
- 文献传递
- 分层式强化学习的定性空间表达
- 分层式强化学习是解决强化学习问题中大规模学习空间问题的一种重要方法.但分层式强化学习要协调解决不同层次的学习问题,合适的问题表示方法是其关键性技术.本文以移动机器人导航控制为应用背景,在给出了基于拓扑地图的定性空间构造方...
- 陈春林陈宗海卓睿
- 关键词：定性空间推理拓扑地图
- 基于强化学习和模糊逻辑的移动机器人导航被引量：14
- 2005年
- 自主导航是移动机器人的一项关键技术。该文采用强化学习结合模糊逻辑的方法实现了未知环境下自主式移动机机器人的导航控制。文中首先介绍了强化学习原理,然后设计了一种未知环境下机器人导航框架。该框架由避碰模块、寻找目标模块和行为选择模块组成。针对该框架,提出了一种基于强化学习和模糊逻辑的学习、规划算法:在对避碰和寻找目标行为进行独立学习后,利用超声波传感器得到的环境信息进行行为选择,使机器人在成功避碰的同时到达目标点。最后通过大量的仿真实验,证明了算法的有效性。
- 卓睿陈宗海陈春林
- 关键词：模糊逻辑自主式移动机器人
- 基于RLS-TD和值梯度的强化学习方法用于LQR控制问题
- 本文针对状态连续的LQR控制问题,提出了一种新的只需部分模型信息的强化学习方法.该方法采用动作-评价者结构,在评价者训练中使用递推最小二乘TD(RLS-TD)方法估计值函数参数,在动作者训练中使用值梯度下降方法改进控制策...
- 文锋陈宗海陈春林
