4321 पेपर
यह शोध पत्र NeuralActuator प्रस्तुत करता है, जो एक नए एकत्रित डेटासेट पर प्रशिक्षित एक न्यूरल एक्चुएटर मॉडल है जो सिम-टू-रियल त्रुटियों को दूर करने और विविध कम लागत वाले और उच्च-स्तरीय रोबोटिक प्लेटफॉर्म्स में सेंसरलेस फोर्स परसेप्शन को सक्षम करने के लिए सिम्युलेटर-तुल्य टॉर्क सरोगेट्स, बाहरी संपर्क बलों और मोटर स्वास्थ्य स्कोर की संयुक्त रूप से भविष्यवाणी करता है।
यह शोध पत्र MIRA को प्रस्तुत करता है, जो एक कम लागत वाला, ओपन-सोर्स और मॉड्यूलर माइक्रो-UAV है, जिसमें 3D-प्रिंटेड एयरफ्रेम और कंटेनराइज्ड सॉफ्टवेयर है जो कम-विलंबता संचार (low-latency communication) और मानक नियंत्रण बैंडविड्थ के लिए सुरक्षित कंपन विशेषताओं के साथ पूर्णतः अनुकूलन योग्य इनडोर अनुसंधान को सक्षम बनाता है।
यह सर्वेक्षण पत्र पारंपरिक तरीकों से लेकर विस्पर (Whisper) जैसे आधुनिक डीप लर्निंग मॉडलों तक, ऑटोमैटिक स्पीच रिकग्निशन प्रौद्योगिकियों के रोबोटिक प्रणालियों में एकीकरण की समीक्षा करता है, जो तैनाती रणनीतियों, उपलब्ध संसाधनों और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों का विश्लेषण करते हुए मजबूत मानव-रोबोट संपर्क के लिए वर्तमान चुनौतियों और भविष्य की दिशाओं को संबोधित करता है।
यह शोधपत्र REGRIND को प्रस्तुत करता है, जो एक न्यूनतम पाइपलाइन है जो रिटारगेटिंग-गाइडेड सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) को ज़ीरो-शॉट सिम-टू-रियल ट्रांसफर के साथ जोड़ता है ताकि केवल एक एकल मानव प्रदर्शन का उपयोग करके मल्टी-फिंगर्ड रोबोट्स पर डेक्सट्रस, कॉन्टैक्ट-रिच मैनिपुलेशन कार्यों को सक्षम किया जा सके।
यह शोध पत्र एक सरल, वृद्धिशील (incremental) सैंपलिंग और सेगमेंटेशन-आधारित एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो एक विविक्त कॉन्फ़िगरेशन स्पेस (discretized configuration space) को प्रगतिशील रूप से निर्मित करके और यह सत्यापित करके कि क्या प्रारंभ और लक्ष्य कॉन्फ़िगरेशन एक ही संबद्ध मुक्त क्षेत्र (connected free region) के अंतर्गत आते हैं, मोशन प्लानिंग अव्यवहार्यता (motion planning infeasibility) का पता लगाता है।
GraphSeg एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो गहराई के डेटा के बिना विरल (sparse) 2D छवियों से सुसंगत 3D ऑब्जेक्ट सेगमेंटेशन उत्पन्न करता है, जो सेगमेंटेशन को ग्राफ एज एडिशन और कॉन्ट्रैक्शन समस्या के रूप में स्वरूपित करके असंरचित वातावरण में मजबूत रोबोटिक हेरफेर को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र Bi-JCR को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो 3D फाउंडेशन मॉडल्स का लाभ उठाकर द्वि-हस्त (bi-manual) रोबोट कैमरों के मार्कर-मुक्त, संयुक्त अंशांकन (calibration) और सीधे RGB छवियों से एक एकीकृत, स्केल-सुसंगत 3D दृश्य प्रतिनिधित्व के निर्माण को सक्षम बनाता है, जिससे द्वि-हस्त समन्वय कार्यों को सुगम बनाया जा सके।
यह अध्ययन संवहनी ज्यामितीय विशेषताओं (vascular geometric features) को मापने के लिए एक स्वचालित पाइपलाइन प्रस्तुत करता है और यह प्रदर्शित करता है कि विशिष्ट शारीरिक विशेषताएं, जैसे कि महाधमनी चाप का प्रकार (aortic arch type), टेढ़ापन (tortuosity), और रिवर्स कर्व्स (reverse curves), मैकेनिकल थ्रोम्बेक्टोमी के लिए सुदृढीकरण लर्निंग-आधारित (reinforcement learning-based) स्वायत्त नेविगेशन की कठिनाई और सफलता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं।
यह शोध पत्र एक रेजिडुअल फिजिक्स-इन्फॉर्मड न्यूरल नेटवर्क (PINN) प्रस्तुत करता है जो छह-अवस्था वाले BLDC मोटर डायनेमिक्स के लिए एक निरंतर-समय सरोगेट को तेजी से सीखता है, जो एक करिकुलम-शेड्यूल्ड फिजिक्स-डेटा लॉस के माध्यम से उच्च निष्ठा बनाए रखते हुए पारंपरिक ODE सॉल्वर की तुलना में 118 गुना तक तेज़ रियल-टाइम इन्फरेंस गति प्राप्त करता है।
यह शोधपत्र BeyondSight को प्रस्तुत करता है, जो एक परमानेंस-अवेयर (permanence-aware) एंड-टू-एंड ऑटोनॉमस ड्राइविंग फ्रेमवर्क है जो तर्क और नियोजन (reasoning and planning) में सुधार करने के लिए अवरोधों (occlusions) के दौरान भी निरंतर एक्टर हाइपोथीसिस (actor hypotheses) बनाए रखता है, जिसे नए nuScenes-Permanence डेटासेट द्वारा मान्य किया गया है।