Zobrazeno 1 - 10
of 33
pro vyhledávání: '"Urbann, Oliver"'
Multi-robot navigation is a challenging task in which multiple robots must be coordinated simultaneously within dynamic environments. We apply deep reinforcement learning (DRL) to learn a decentralized end-to-end policy which maps raw sensor data to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.03097
Autor:
Urbann, Oliver, Bredtmann, Oliver, Otten, Maximilian, Richter, Jan-Philip, Bauer, Thilo, Zibriczky, David
This paper presents an approach for tracking in a surveillance scenario. Typical aspects for this scenario are a 24/7 operation with a static camera mounted above the height of a human with many objects or people. The Multiple Object Tracking Benchma
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.01153
Autor:
Urbann, Oliver, Camphausen, Simon, Moos, Arne, Schwarz, Ingmar, Kerner, Sören, Otten, Maximilian
Inference of Convolutional Neural Networks in time critical applications usually requires a GPU. In robotics or embedded devices these are often not available due to energy, space and cost constraints. Furthermore, installation of a deep learning fra
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2001.05572
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Liu, Jing, Urbann, Oliver
Publikováno v:
In Robotics and Autonomous Systems March 2016 77:39-54
Recent successes aside, reinforcement learning (RL) still faces significant challenges in its application to the real-world robotics domain. Guiding the learning process with additional knowledge offers a potential solution, thus leveraging the stren
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______610::8171606cf706bc5db713a0c4dfc266be
https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/430276
https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/430276
Publikováno v:
In Robotics and Autonomous Systems 2009 57(8):839-845
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Robotics & Automation Magazine; 2023, Vol. 30 Issue: 2 p67-85, 19p
Autor:
Urbann, Oliver
Humanoide Roboter werden allgemein angenommen als die universelle Maschine, die in Zukunft dem Menschen gefährliche oder unzumutbare Arbeit abnehmen kann, wie beispielsweise Rettungsmissionen in Erdbebengebieten oder ähnliche Katastrophenszenarien.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::8e74c72e181364ca5051bb3cce542796