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whi發(fā)音

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whi中文意思翻譯

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王（萬摹等人。，2004，2005）和庫馬爾（每應(yīng)用

等人。，2004；糖等人。，2001；糖和庫馬爾，2002）

研究了限位形成控制問題多—

機器人籠后運輸。他們提出的

“'objec不閉合的策略對象添加多個對流

美孚搶劫而maintaini電子戰(zhàn)車的形成。

一個研究領(lǐng)域相關(guān)的多機器人目標跨門—

是多機器人manipul，那多工業(yè)

roboti三步manipul首席運營官peratively對象進行的

減少了內(nèi)力，代教育

機器人。這是很多工作做在這場。為

例，庫馬爾和加格（2004）設(shè)計了一模糊邏輯

控制器控制的內(nèi)部力和力矩的

2工業(yè)manipul步首席運營官peratively攜帶的對象。一個有趣的話題在野外的multi-agen噸

roboti政務(wù)司司長是多機器人學習（石和腭，2000；

楊顧，200- 4）。這種學習能力是需要的產(chǎn)品

一個多i-robo系統(tǒng)。這將幫助系統(tǒng)對付搶劫

一個動態(tài)或未知的環(huán)境，找到最優(yōu)

合作戰(zhàn)略，并使整個系統(tǒng)增加的—

越靈活和自治美國地價形成的最

現(xiàn)有的商業(yè)多i-robot控制系統(tǒng)

遠程伊利的人類，在自治的性能要

欲望巧妙的將客觀了下一代操作系統(tǒng)。

無學習能力，這將是我的藝術(shù)品的盟友—

可能為roboti三系統(tǒng)成為一個完全自治的

系統(tǒng)。因此，本作ne-learning生產(chǎn)機

技術(shù)的一畝lti-robot系統(tǒng)已成為

必然性。

石和腭也（1998）提出一個層的方法

以機器學習為多我**合作。在他們的

紙，烏拉爾東北部網(wǎng)絡(luò)是美國教育學習low-le德維爾

技能的一個機器人和決策樹方法

運用教育學高級戰(zhàn)略。如何過，其

工作重點的基礎(chǔ)上具體應(yīng)用到足球機器人抽動

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王建民(Wan克等人,2004)和庫馬爾(每艾伊拉

等人,2004;糖等人,2001;糖和庫馬爾,2002)

為教育形式下控制oblem籠在多-公關(guān)

機器人coop erative透明運輸。 他們propo sed的

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美孚e羅伯ots而maintaini ng夜光形式。

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