1) hand modeling
人手建模
2) opponent modeling
对手建模
1.
Study on Opponent Modeling in Adversarial Multi-Robot System;
对抗性多机器人系统对手建模的研究
2.
Firstly,the approach of opponent modeling is expounded,which takes corresponding strategy by analyzing the weakness of opponent.
首先通过对手建模的方法,分析对手的弱点或漏洞,并采取相应的策略,可以使智能体团队更加有效地自主决策,使其行动具有高度的针对性和目的性;接着分析多智能体之间的信息共享,通过压缩编码和选择性信息共享提高智能体之间的合作;最后对基于战术的局部合作策略进行分析,通过对战术的设计来实现智能体之间的局部配合,并根据场上局势的变化做出相应的调整。
3.
The proposed approach combines advantages of the modular architecture,profit-sharing learning and opponent modeling technique in a single multi-agent framework.
提出了一种综合了模块化结构、利益分配学习以及对手建模技术的多agent强化学习方法,利用模块化学习结构来克服状态空间的维数灾问题,将Q-学习与利益分配学习相结合以加快学习速度,采用基于观察的对手建模来预测其他agent的动作分布。
3) hand modelling
手势建模
1.
A new hand modelling method-multiscale descriptor is presented from the vision perspective in this paper.
该文从视觉角度提出了一种新的手势建模的方法-多尺度形状描述子。
6) human hand model
人手模型
1.
This paper constructs a human hand model and a HIT/DLR dexterous robot hand model respectively, then analyzes their structural differences and the motion mapping problem due to these differences.
通过数据手套测得人手关节角度,利用人手模型和人手运动学关系计算得到人手指尖位置,通过改进的指尖位置的映射方法,将人手的运动映射到机器人灵巧手上,解决了人手运动空间和灵巧手空间不一致的问题。
补充资料：人手
做事的人：人手太少，忙不过来。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条