Reinforcement Learning A Motivation for a Powertrain Control Engineer
Vivek Venkobarao, Vitesco Technologies Pvt Ltd.
In this presentation we would like to present the advantages and challenges of using the deep reinforcement learning for closed loop powertrain control algorithms. The powertrain state feedback control functions have to consider a huge variety of environmental conditions. The way to develop and customize this new generation of control functions will change our traditional system and software process. The use of artificial intelligence and in particular of deep reinforcement learning techniques will speed up the development and improve the performance and contribute to higher efficiency.
Featured Product
Reinforcement Learning Toolbox
Up Next:
Related Videos:
웹사이트 선택
번역된 콘텐츠를 보고 지역별 이벤트와 혜택을 살펴보려면 웹사이트를 선택하십시오. 현재 계신 지역에 따라 다음 웹사이트를 권장합니다: .
또한 다음 목록에서 웹사이트를 선택하실 수도 있습니다.
사이트 성능 최적화 방법
최고의 사이트 성능을 위해 중국 사이트(중국어 또는 영어)를 선택하십시오. 현재 계신 지역에서는 다른 국가의 MathWorks 사이트 방문이 최적화되지 않았습니다.
미주
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
유럽
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
아시아 태평양
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)