Filtros : "EP" "Tannuri, Eduardo Aoun" "Brasil" Removidos: "DOMINGUES, PIETRO TERUYA" "Português" "2018" Limpar

Filtros



Limitar por data


  • Unidade: EP

    Assuntos: NAVIOS, VELOCIDADE

    Versão PublicadaComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SCAGLIONE, Bruno e MARGAZÃO, Pedro. Integrating a high fidelity ship maneuvering simulator with ROS: a path-following case study. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/fd2c66d6-647c-4b80-bffc-abb9644ebe83/BRUNO%20SCAGLIONE%20TCC21.pdf. Acesso em: 28 mar. 2024.
    • APA

      Scaglione, B., & Margazão, P. (2021). Integrating a high fidelity ship maneuvering simulator with ROS: a path-following case study (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/fd2c66d6-647c-4b80-bffc-abb9644ebe83/BRUNO%20SCAGLIONE%20TCC21.pdf
    • NLM

      Scaglione B, Margazão P. Integrating a high fidelity ship maneuvering simulator with ROS: a path-following case study [Internet]. 2021 ;[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/fd2c66d6-647c-4b80-bffc-abb9644ebe83/BRUNO%20SCAGLIONE%20TCC21.pdf
    • Vancouver

      Scaglione B, Margazão P. Integrating a high fidelity ship maneuvering simulator with ROS: a path-following case study [Internet]. 2021 ;[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/fd2c66d6-647c-4b80-bffc-abb9644ebe83/BRUNO%20SCAGLIONE%20TCC21.pdf
  • Unidade: EP

    Assuntos: AERONAVES NÃO TRIPULADAS, SIMULINK

    Versão PublicadaComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      PIMENTA, Arthur Moriggi. Deep reinforcement learning for simulated autonomous drone control. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a95f38c4-11a0-444a-a6e3-078da6424e8d/ARTHUR%20MORIGGI%20PIMENTA%20TCC20.pdf. Acesso em: 28 mar. 2024.
    • APA

      Pimenta, A. M. (2020). Deep reinforcement learning for simulated autonomous drone control (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a95f38c4-11a0-444a-a6e3-078da6424e8d/ARTHUR%20MORIGGI%20PIMENTA%20TCC20.pdf
    • NLM

      Pimenta AM. Deep reinforcement learning for simulated autonomous drone control [Internet]. 2020 ;[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a95f38c4-11a0-444a-a6e3-078da6424e8d/ARTHUR%20MORIGGI%20PIMENTA%20TCC20.pdf
    • Vancouver

      Pimenta AM. Deep reinforcement learning for simulated autonomous drone control [Internet]. 2020 ;[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a95f38c4-11a0-444a-a6e3-078da6424e8d/ARTHUR%20MORIGGI%20PIMENTA%20TCC20.pdf

Biblioteca Digital de Trabalhos Acadêmicos da Universidade de São Paulo     2012 - 2024