Wykaz publikacji wybranego autora

Mateusz Orłowski, mgr inż.

doktorant

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
WEAIiIB-kair, Katedra Automatyki i Robotyki


Identyfikatory Autora

ORCID: 0000-0002-5583-0197 połącz konto z ORCID

ResearcherID: brak

Scopus: brak





Liczba pozycji spełniających powyższe kryteria selekcji: 4, z ogólnej liczby 5 publikacji Autora


1
  • [fragment książki, 2023]
  • TytułA reinforcement learning framework for motion planning of autonomous vehicles
    AutorzyMateusz ORŁOWSKI, Paweł SKRUCH
    ŹródłoProgress in Polish artificial intelligence research 4 [Dokument elektroniczny] / ed. by Adam Wojciechowski, Piotr Lipiński. — Łódź : Łódź University of Technology Press, 2023. — S. 395–400
  • keywords: reinforcement learning, framework, autonomous vehicles, motion planning

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.34658/9788366741928.62

2
3
  • [referat, 2021]
  • TytułPromises and challenges of reinforcement learning applications in motion planning of automated vehicles
    AutorzyNikodem PANKIEWICZ, Tomasz WRONA, Wojciech TURLEJ, Mateusz ORŁOWSKI
    ŹródłoArtificial Intelligence and Soft Computing : 20th International Conference, ICAISC 2021 : virtual event, June 21–23, 2021 : proceedings, Pt. 2 / eds. Leszek Rutkowski, [et al.]. — Cham : Springer, cop. 2021. — S. 318–329
  • keywords: reinforcement learning, automated driving, behavior planning, real world

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-87897-9_29

4
  • [referat, 2020]
  • TytułSafe and goal-based highway maneuver planning with reinforcement learning
    AutorzyMateusz ORŁOWSKI, Tomasz WRONA, Nikodem PANKIEWICZ, Wojciech TURLEJ
    ŹródłoAdvanced, contemporary control : proceedings of KKA 2020 – the 20th Polish control conference : [14-16 October, 2020], Łódź, Poland / eds. Andrzej Bartoszewicz, Jacek Kabziński, Janusz Kacprzyk. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2020. — S. 1261–1274
  • keywords: autonomous driving, behavior planning, maneuver planning, deep reinforcement learning

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-50936-1_105