Transformer-Enhanced Actor-Critic Reinforcement Learning for Simulation-Based Autonomous Spot-Welding Control of Robotic Manipulators

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.32604/cmc.2026.088246
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This study presents a Transformer-Enhanced Actor-Critic Reinforcement Learning framework for simulation-based control of sequential robotic spot-welding tasks. The method couples a shared temporal encoder with deterministic a... | Find, read and cite all the research you need on Tech Science Press