×
验证码:
换一张
忘记密码?
记住我
CORC
首页
科研机构
检索
知识图谱
申请加入
托管服务
登录
注册
在结果中检索
科研机构
江苏大学 [1]
金属研究所 [1]
上海财经大学 [1]
沈阳自动化研究所 [1]
内容类型
期刊论文 [4]
发表日期
2018 [3]
2005 [1]
×
知识图谱
CORC
开始提交
已提交作品
待认领作品
已认领作品
未提交全文
收藏管理
QQ客服
官方微博
反馈留言
浏览/检索结果:
共4条,第1-4条
帮助
限定条件
内容类型:期刊论文
已选(
0
)
清除
条数/页:
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
排序方式:
请选择
作者升序
作者降序
题名升序
题名降序
发表日期升序
发表日期降序
提交时间升序
提交时间降序
A multi-mode real-time terrain parameter estimation method for wheeled motion control of mobile robots
期刊论文
MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING, 2018, 卷号: 104, 页码: 758-775
作者:
Li, Yuankai
;
Ding, Liang
;
Zheng, Zhizhong
;
Yang, Qizhi
;
Zhao, Xingang
收藏
  |  
浏览/下载:16/0
  |  
提交时间:2021/02/02
Terrain parameters
Real-time estimation
Multi-mode
recursive Gauss-Newton method
adaptive robust extended Kalman filter
A multi-mode real-time terrain parameter estimation method for wheeled motion control of mobile robots
期刊论文
Mechanical Systems and Signal Processing, 2018, 卷号: 104, 页码: 758-775
作者:
Liu GJ(刘光军)
;
Li YK(李元凯)
;
Zheng, Zhizhong
;
Ding, Liang
;
Yang, Qizhi
收藏
  |  
浏览/下载:47/0
  |  
提交时间:2018/01/06
Terrain parameters
Real-time estimation
Multi-mode
recursive Gauss-Newton method
adaptive robust extended Kalman filter
A multi-mode real-time terrain parameter estimation method for wheeled motion control of mobile robots
期刊论文
MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING, 2018, 卷号: 104, 页码: 758-775
作者:
Li, Yuankai[1]
;
Ding, Liang[2]
;
Zheng, Zhizhong[3]
;
Yang, Qizhi[4]
;
Zhao, Xingang[5]
收藏
  |  
浏览/下载:13/0
  |  
提交时间:2019/12/24
Terrain parameters
Real-time estimation
Multi-mode
recursive Gauss-Newton method
adaptive robust extended Kalman filter
Ship motion extreme short time prediction of ship pitch based on diagonal recurrent neural network
期刊论文
JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND APPLICATION, 2005, 卷号: 4, 期号: 2, 页码: 56-60
作者:
Shen Yan
;
Xie Mei-ping
收藏
  |  
浏览/下载:2/0
  |  
提交时间:2019/08/22
extreme short time prediction
diagonal recursive neural network
recurrent prediction error learning algorithm
unbiasedness
©版权所有 ©2017 CSpace - Powered by
CSpace