1. IntorductionSDM: sequential decision makingDP: Dynamic Programming1.1 Desision makingJust a introduction to decision making, also gives some examples, one is AlphaGo, and the other is Autonomous Dr

卡尔曼滤波在技术领域有许多的应用。常见的有飞机及太空船的导引、导航及控制。卡尔曼滤波也广为使用在时间序列的分析中，例如信号处理及计量经济学中。卡尔曼滤波也是机器人运动规划及控制的重要主题之一，有时也包括在轨迹最佳化。卡尔曼滤波也用在中轴神经系统运动控制的建模中。因为从给与运动命令到收到感觉神经的回授之间有时间差，使用卡尔曼滤波有助于建立符合实际的系统，估计运动系统的目前状态，并且更新命令。

如上两节所示，VI算法和PI算法都拥有各自的优势和劣势。具体来说，VI算法是一种简单的迭代算法，但它在总成本函数空间的收敛性方面可能是低效的。虽然PI算法在探索策略空间的有限性和在策略空间中达到更好的收敛性方面有一个很好的特性，但它仍然会受到精确策略评估的瓶颈影响。尽管OPI算法自然地连接了这两种算法，但它的性能是由有限策略评估的数量选择决定的。在本节中，我们旨在通过探索*巴拿赫固定点定理的属性来

八、运动控制节点1.定义服务GoToPosition.srv首先为arm定义一个服务,命名为GoToPosition.srv：$ cd ~/catkin_ws/src/simple_arm/$ mkdir srv$ cd srv$ touch GoToPosition.srv编辑GoToPosition.srv文件：float64 joint1float64 joint2f...

强化学习（英语：Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。这个方法具有普适性，因此在其他许多领域都有研究，例如博弈论、控制论、运筹学、信息论、仿真优化、多主体系统学习、群体智能、统

物体识别1.HSV色彩空间如果要进行颜色检测，HSV颜色空间是当前最常用的。HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），亮度（V）。HSV模型的三维表示从RGB立方体演化而来。设想从RGB沿立方体对角线...

控制（Controls）1.PID控制简介在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它 以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的 其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确..

深度Q学习将深度学习和强化学习相结合，是第一个深度强化学习算法。深度Q学习的核心就是用一个人工神经网来代替动作价值函数。由于神经网络具有强大的表达能力，能够自动寻找特征，所以采用神经网络有潜力比传统人工特征强大得多。。最近基于深度Q网络的深度强化学习算法有了重大的进展，在目前学术界有非常大的影响力。当同时出现异策、自益和函数近似时，无法保证收敛性，会出现训练不稳定或训练困难等问题...

到目前为止，我们已经讨论了几种经典的DP算法，即VI、PI、OPI和优化的lambda-PI。所有这些方法中最关键的一个问题是维度诅咒，即在每一步，这些算法中的任何一种都需要更新所有状态的总成本函数。显然，当状态空间很大时，在VI算法中计算总成本，或在PI算法中推导GIP，代价都会非常大。在这一节中，我们研究了两种流行的技术来缓解维度诅咒。

前面几章重点讨论了解决DP中的维度诅咒问题，并强假设系统动态，即MDP模型中的状态转换概率，对智能体来说是可以完全访问的。不幸的是，这样的假设在大多数工程应用中是不现实的。因此，这种情况是强化学习的主要焦点，有时被称为DP中的模型诅咒(curse of model)。本章研究了可以说是最基本的无模型RL算法，即时序差分学习。