Autor der Publikation

Kopieren Löschen Diese Publikation zur Ablage hinzufügen
Community-Eintrag
Versionsverlauf dieses Eintrags
URL
DOI
BibTeX
EndNote
APA
Chicago
DIN 1505
Harvard
MSOffice XML

Automatic LQR Tuning Based on Gaussian Process Global Optimization.

A. Marco, P. Hennig, J. Bohg, S. Schaal, und S. Trimpe. CoRR, (2016)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

Sebastian Friedl University of Stuttgart

Communication extension for cloud-based machine control of simulated robot processesF. Kretschmer, S. Friedl, A. Lechler, und A. Verl. 2016 IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT), Seite 54-58. (März 2016)

Sebastian Brandhofer University of Stuttgart

Sebastian Haunss

Dr. Sebastian Rojek University of Stuttgart

Sebastian Lippold University of Stuttgart

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

Optimizing Long-term Predictions for Model-based Policy Search.A. Doerr, C. Daniel, D. Nguyen-Tuong, A. Marco, S. Schaal, M. Toussaint, und S. Trimpe. CoRL, Volume 78 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 227-238. PMLR, (2017)Data-efficient Auto-tuning with Bayesian Optimization: An Industrial Control Study.M. Neumann-Brosig, A. Marco, D. Schwarzmann, und S. Trimpe. CoRR, (2018)Minimum Information Exchange in Distributed Systems.F. Solowjow, A. Mehrjou, B. Schölkopf, und S. Trimpe. CoRR, (2018)Demo Abstract: Fast Feedback Control and Coordination with Mode Changes for Wireless Cyber-Physical Systems.F. Mager, D. Baumann, R. Jacob, L. Thiele, S. Trimpe, und M. Zimmerling. CoRR, (2019)Trajectory-Based Off-Policy Deep Reinforcement Learning.A. Doerr, M. Volpp, M. Toussaint, S. Trimpe, und C. Daniel. ICML, Volume 97 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 1636-1645. PMLR, (2019)Virtual vs. real: Trading off simulations and physical experiments in reinforcement learning with Bayesian optimization.A. Marco, F. Berkenkamp, P. Hennig, A. Schoellig, A. Krause, S. Schaal, und S. Trimpe. ICRA, Seite 1557-1563. IEEE, (2017)Event-triggered Learning for Linear Quadratic Control.H. Schlüter, F. Solowjow, und S. Trimpe. CoRR, (2019)Learning-based robust model predictive control with state-dependent uncertaintyR. Soloperto, M. Müller, S. Trimpe, und F. Allgöwer. IFAC-PapersOnLine, 51 (20): 442--447 (2018)Task space adaptation via the learning of gait controllers of magnetic soft millirobotsS. Demir, U. Culha, A. Karacakol, A. Pena-Francesch, S. Trimpe, und M. Sitti. The international journal of robotics research, 40 (12-14): 1331-1351 (2021)Learning an Approximate Model Predictive Controller With GuaranteesM. Hertneck, J. Köhler, S. Trimpe, und F. Allgöwer. IEEE control systems letters, 2 (3): 543-548 (2018)