2022-06-27
我们介绍了程序化运动概念，这是人类行为的层次运动表示形式，可捕获低级运动和高级描述作为运动概念。这种表示可以使人类运动描述，交互式编辑以及单个框架中新型视频序列的受控合成。我们介绍了一个体系结构，该体系结构以半监督的方式从配对的视频和动作序列中学习此概念表示。我们代表的紧凑性还使我们能够提出一个低资源的培训配方，以进行数据效率学习。通过超越建立的基线，尤其是在小型数据制度中，我们证明了我们框架对多个应用程序的效率和有效性。
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两轮自动平衡机器人是逆摆的一个示例，是一种固有的非线性，不稳定的系统。提出的框架“主持人”的基本概念是克服通过提供强大的控制机制，比例积分衍生物（PID）和强化学习（RL）来克服最初不稳定系统的挑战。此外，雌激素中的微控制器Nodemcuesp32和惯性传感器采用较少的计算过程，以提供有关车轮旋转到电动机驱动器的准确指导，这有助于控制车轮并平衡机器人。该框架还包括PID控制器的数学模型和新型的自训练的Actor-Critic-Critic算法作为RL药物。经过多次实验，对控制可变校准作为基准值，以达到静态平衡的角度。这个“主流”框架提出了PID和RL辅助功能原型和模拟，以更好地实用。
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