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यह शोध पत्र एक सक्रिय मूल्यांकन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो रोबोट नीति मूल्यांकन को एक अनुक्रमिक प्रयोगात्मक डिजाइन समस्या के रूप में मानता है, जिसमें विफलता मोड की पहचान करने और विविध स्थितियों में प्रदर्शन को स्पष्ट करने के लिए आवश्यक वास्तविक-दुनिया के परीक्षणों की संख्या को काफी कम करने हेतु एक संभाव्य सरोगेट मॉडल का उपयोग करके कार्य कॉन्फ़िगरेशन को अनुकूल रूप से चुना जाता है।
यह शोध पत्र MD-COAS को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सिंगल-रोबोट मोशन प्लानिंग फ्रेमवर्क है जो एक एडेप्टिव डिफ्यूजन शेड्यूलिंग स्कीम के भीतर एक इनएक्सैक्ट ऑगमेंटेड लैग्रेंजियन मेथड और कॉनवेक्स फिएसिबल सेट प्रोजेक्शन के माध्यम से सॉफ्ट और हार्ड कंस्ट्रेंट एनफोर्समेंट को एकीकृत करता है, जो मौजूदा मॉडल-आधारित डिफ्यूजन दृष्टिकोणों की तुलना में जटिल नॉन-कॉन्वेक्स बेंचमार्क पर बेहतर सुरक्षा, सफलता दर और अभिसरण (कन्वर्जेंस) प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र MIDAS हैंड को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स, कम लागत वाला, मानव-स्तर का दक्ष रोबोटिक हाथ है, जिसमें 13 सक्रिय डिग्री ऑफ फ्रीडम, एकीकृत 3-एक्सिस स्पर्श संवेदन (tactile sensing), और डायरेक्ट-ड्राइव एक्चुएशन है, जिसे स्पर्श संबंधी हेरफेर अनुसंधान और मानव-से-रोबोट डेटा संग्रह के लिए एक पुनरुत्पादक और सुलभ मंच प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोध पत्र Acc-CBF-QP को प्रस्तुत करता है, जो एक त्वरण-आधारित क्वाड्रेटिक प्रोग्राम (Quadratic Program) सुरक्षा फ़िल्टर है जो प्रशिक्षण में बदलाव किए बिना वास्तविक दुनिया के रोबोटिक परिनियोजन में सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) नीतियों पर जॉइंट पोजीशन, वेलोसिटी, टॉर्क और टकराव संबंधी बाधाओं को लागू करता है, जिससे Unitree H1 और Kinova Gen3 जैसे हार्डवेयर पर कार्य प्रदर्शन को बनाए रखते हुए सुरक्षा उल्लंघनों को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जाता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि एक्शन चंकिंग विद ट्रांसफॉर्मर्स (ACT) अक्सर संपर्क-समृद्ध हेरफेर (contact-rich manipulation) प्राप्त करने के लिए अंतर्निहित टेलीऑपरेशन ट्रैकिंग त्रुटियों पर निर्भर करता है, ऑनबोर्ड सेंसरों से प्राप्त स्पष्ट जॉइंट-टॉर्क प्रॉक्सी के साथ इन छिपे हुए संकेतों को बदलने से विविध वास्तविक कार्यों में बल-जागरूक व्यवहार प्रभावी रूप से पुनः प्राप्त होता है या यहाँ तक कि बेहतर भी हो जाता है।
यह शोध पत्र FLARE को प्रस्तुत करता है, जो एक भौतिक स्पॉटलाइट हमला (physical spotlight attack) है जो विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स को रंग के प्रति अंधा कर देता है, और ChromaGuard का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन एडवरसेरियल ट्रेनिंग विधि है जो रोबस्ट प्रदर्शन को बहाल करने के लिए शेप-बायसिंग (shape-biasing) के सामान्य दोष को रोकती है, जो सौहार्दपूर्ण और हमले वाले दोनों वास्तविक दुनिया के वातावरणों में प्रभावी है।
VQ-Touch एक डेटा-कुशल स्पर्श संबंधी जनरेशन फ्रेमवर्क है जो विविध सेंसरों और परिदृश्यों में उच्च-सटीक स्पर्श संबंधी डेटा (tactile data) को संश्लेषित करने के लिए एक नवीन DM-VQGAN रिप्रजेंटेशन लर्नर और फ्यू-शॉट मिश्रित प्रशिक्षण के साथ एक डिस्क्रीट डिफ्यूजन डिकोडर का लाभ उठाता है, जिससे यह सामान्यीकरण और डेटा निर्भरता में मौजूदा विधियों की सीमाओं को दूर करता है।
यह शोध पत्र एक क्लोज्ड-लूप फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो जॉइंट प्रोबेबिलिटी ट्रीज़ को कॉज़ल सर्किट्स के साथ जोड़ता है ताकि विफल रोबोटिक क्रियाओं का कुशल, व्याख्या योग्य और रिट्रेनिंग-मुक्त कॉज़ल डायग्नोसिस सक्षम किया जा सके, जिससे लक्षित पैरामीटर सुधार संभव हो पाते हैं जो उच्च-गुणवत्ता और डिग्रेडेड डिस्ट्रीब्यूशन दोनों परिदृश्यों में विफल प्रयासों को काफी कम कर देते हैं।
यह शोध पत्र क्लोज्ड-लूप प्रदर्शन पर एंड-टू-एंड नेटवर्क प्रभावों को मॉडल करके, नेटवर्क लेटेंसी और विश्वसनीयता पर नियंत्रण मापदंडों के प्रभाव का व्यवस्थित रूप से विश्लेषण करके, और गतिशील सहयोगात्मक नेविगेशन परिदृश्यों में यह प्रदर्शित करने के लिए कि विश्वसनीय QoS नीतियां बेस्ट-एफर्ट विकल्पों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करती हैं, एक निजी 5G टेस्टबेड पर इन निष्कर्षों को प्रयोगिक रूप से मान्य करते हुए, क्वालिटी ऑफ कंट्रोल (QoC) ढांचे को व्यावहारिक रोबोटिक मॉडलों तक विस्तारित करता है।
OASIS-Map एक मल्टी-सेशन मैपिंग सिस्टम है जो गतिशील वातावरणों में डेंस पैच-लेवल सिमेंटिक कोरेस्पोंडेंस (समानता) का उपयोग करके परिवर्तनों को मजबूती से पहचानने और आंशिक दृश्यों एवं अवरोधों के बावजूद पुनरावृत्तियों (revisits) के दौरान वस्तुओं को जोड़ने के लिए स्पैटियो-टेम्पोरल रूप से सुसंगत ऑब्जेक्ट-लेवल मैप बनाए रखता है।