In-hand manipulation via deep reinforcement learning for industrial robots (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: CAURIN, GLAUCO AUGUSTO DE PAULA - EESC ; TOLEDO, LEONARDO VINICIUS DE OLIVEIRA - EESC E ICMC ; LAHR, GUSTAVO JOSÉ GIARDINI - EESC
- Unidades: EESC; EESC E ICMC
- DOI: 10.1007/978-3-030-60372-4_25
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ENGENHARIA MECÂNICA; ROBÓTICA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Springer
- Publisher place: Cham, Switzerland
- Date published: 2021
- Source:
- Título: Multibody Mechatronic Systems: Papers from the MuSMe Conference in 2020
- Volume/Número/Paginação/Ano: p. 222-228
- Conference titles: MuSMe Conference
- Este artigo possui versão em acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Versão do Documento: Versão submetida (Pré-print)
-
Status: Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access) -
ABNT
TOLEDO, Leonardo V. O. e LAHR, Gustavo José Giardini e CAURIN, Glauco Augusto de Paula. In-hand manipulation via deep reinforcement learning for industrial robots. Multibody Mechatronic Systems: Papers from the MuSMe Conference in 2020. Tradução . Cham, Switzerland: Springer, 2021. p. 222-228. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-60372-4_25. Acesso em: 16 mar. 2026. -
APA
Toledo, L. V. O., Lahr, G. J. G., & Caurin, G. A. de P. (2021). In-hand manipulation via deep reinforcement learning for industrial robots. In Multibody Mechatronic Systems: Papers from the MuSMe Conference in 2020 (p. 222-228). Cham, Switzerland: Springer. doi:10.1007/978-3-030-60372-4_25 -
NLM
Toledo LVO, Lahr GJG, Caurin GA de P. In-hand manipulation via deep reinforcement learning for industrial robots [Internet]. In: Multibody Mechatronic Systems: Papers from the MuSMe Conference in 2020. Cham, Switzerland: Springer; 2021. p. 222-228.[citado 2026 mar. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-60372-4_25 -
Vancouver
Toledo LVO, Lahr GJG, Caurin GA de P. In-hand manipulation via deep reinforcement learning for industrial robots [Internet]. In: Multibody Mechatronic Systems: Papers from the MuSMe Conference in 2020. Cham, Switzerland: Springer; 2021. p. 222-228.[citado 2026 mar. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-60372-4_25 - Online prediction of threading task failure using convolutional neural networks
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