Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Multi-Robot Task Allocation Games in Dynamically Changing Environments

  • Leonard Lab Princeton
  • 2021-09-15
  • 890
Multi-Robot Task Allocation Games in Dynamically Changing Environments
  • ok logo

Скачать Multi-Robot Task Allocation Games in Dynamically Changing Environments бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Multi-Robot Task Allocation Games in Dynamically Changing Environments или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Multi-Robot Task Allocation Games in Dynamically Changing Environments бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Multi-Robot Task Allocation Games in Dynamically Changing Environments

S. Park, Y. D. Zhong, and N. E. Leonard, "Multi-Robot Task Allocation Games in Dynamically Changing Environments", 2021 International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Xi'an, China, 2021.

Abstract:
We propose a game-theoretic multi-robot task allocation framework that enables a large team of robots to optimally allocate tasks in dynamically changing environments. As our main contribution, we design a decision-making algorithm that defines how the robots select tasks to perform and how they repeatedly revise their task selections in response to changes in the environment. Our convergence analysis establishes that the algorithm enables the robots to learn and asymptotically achieve the optimal stationary task allocation. Through experiments with a multi-robot trash collection application, we assess the algorithm’s responsiveness to changing environments and resilience to failure of individual robots.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]