王汉萍

作品数：3被引量：11H指数：2
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供职机构：青岛海洋大学信息科学与工程学院计算机科学与技术系更多>>
发文主题：增强式学习路径规划移动机器人机器人路径规划人工势场更多>>
发文领域：自动化与计算机技术交通运输工程电子电信更多>>
发文期刊：《机器人》《计算机应用与软件》更多>>
所获基金：高等学校国家重点实验室和教育部重点实验室访问学者专项基金更多>>
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基于速度场的背景估计方法及在交通视频图像处理中的应用被引量：3
《计算机应用与软件》2003年第3期38-40,共3页庄晓东 孟庆春 王汉萍 殷波 
本文提出了一种视频图像处理中基于速度场的背景估计方法。针对简单统计平均方法的不足,提出对包含运动目标区域的估计方法,和在此基础上消除运动目标遮挡影响的背景估计方法,提高了背景估计的准确性和收敛速度。
关键词：速度场 背景估计方法 交通视频图像处理 交通监测系统 
多障碍环境中基于增强式学习的势场优化和机器人路径规划被引量：7
《青岛海洋大学学报（自然科学版）》2001年第6期937-942,共6页庄晓东 孟庆春 王汉萍 殷波 
高等学校重点实验室访问学者基金;青岛市科委课题资助
该文把增强式学习方法应用于多障碍环境中机器人路径规划 ,并将增强式学习和路径规划相结合 ,通过工作空间势场的自适应优化学习 ,实现机器人的全局路径规划 ,即得到从任何初始位置开始的最优路径。与传统的人工势场方法相比 ,该方法避...
关键词：增强式学习 移动机器人 多障碍环境 人工势场 路径规划 
动态环境中基于增强式学习的路径规划方法被引量：1
《机器人》2001年第S1期712-716,共5页庄晓东 孟庆春 熊建设 殷波 王汉萍 
高等学校重点实验室访问学者基金资助
本文结合机器人路径规划问题介绍了增强式学习方法 ,实现了动态环境中基于增强式学习的自适应路径规划 .增强式学习通过采用随机性的控制策略 ,实现策略的优化搜索和在线学习 .并采用具有模式增强输入的BP网络进行决策参数估计 ,加快学...
关键词：动态环境 路径规划 增强式学习 自适应 
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