4321 पेपर
यह शोध पत्र टास्क-एग्नोस्टिक प्रीट्रेनिंग (TAP) प्रस्तुत करता है, जो एक दो-चरणीय ढांचा है जो स्व-पर्यवेक्षित इन्वर्स डायनेमिक्स के माध्यम से सस्ते, अनलेबल इंटरैक्शन डेटा से हस्तांतरणीय मोटर प्रायों (मोटर प्रायर्स) को पहले सीखकर और फिर न्यूनतम लेबल वाले डेटा के साथ उन्हें भाषा में ग्राउंड करके, विशेषज्ञ प्रदर्शनों की कमी को दूर करता है ताकि मानक विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और मजबूती प्राप्त की जा सके।
यह शोधपत्र Embodied.cpp को प्रस्तुत करता है, जो एक पोर्टेबल C++ इन्फरेंस रनटाइम है जिसे विविध एम्बोडीड एआई मॉडल (जैसे VLAs और WAMs) के विषम एज रोबॉट्स पर खंडित परिनियोजन को एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो एक मॉड्यूलर, पांच-स्तरीय आर्किटेक्चर प्रदान करता है जो कम-विलंबता, मल्टी-रेट क्लोज्ड-लूप नियंत्रण सक्षम करता है और साथ ही मेमोरी दक्षता और कार्य सफलता दरों में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
VT-WAM एक एकीकृत विजुअल-टैक्टाइल वर्ल्ड एक्शन मॉडल है जो फ्लो मैचिंग, एसिमेट्रिक मिक्सचर-ऑफ-ट्रांसफॉर्मर्स अटेंशन और कॉन्टैक्ट-गेटेड गाइडेंस का लाभ उठाकर भविष्य के विजुअल और टैक्टाइल विरूपणों के साथ-साथ कार्यों (एक्शन) की संयुक्त रूप से भविष्यवाणी करता है, जिससे टैक्टाइल डायनेमिक्स को प्रभावी ढंग से मॉडल करके कॉन्टैक्ट-रिच मैनिपुलेशन कार्यों में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र स्वायत्त मशीनों में हार्डवेयर दोष सहिष्णुता के लिए प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (PPO) और सॉफ्ट एक्टर-क्रिटिक (SAC) एल्गोरिदम का पहला व्यवस्थित तुलनात्मक अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो यह मूल्यांकन करता है कि विभिन्न ज्ञान-स्थानांतरण रणनीतियाँ विभिन्न कार्य जटिलताओं के बीच रिकवरी गति और प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करती हैं।
यह शोध पत्र एक सुदृढीकरण शिक्षण (Reinforcement Learning) दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो केवल स्टीयरिंग कोण आउटपुट का उपयोग करके, पाठ्यक्रम शिक्षण (curriculum learning) और व्याख्यात्मक विश्लेषण के माध्यम से प्रमाणित, 2 मीटर/सेकंड से 7 मीटर/सेकंड की गति सीमा में एक आभासी व्हिपल (Whipple) साइकिल मॉडल को जटिल पथों का अनुसरण करने और पार्श्व स्थिरता बनाए रखने में सफलतापूर्वक सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र एक ऑब्जेक्ट-सेंट्रिक इमिटेशन लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो एक क्वाड्रुपेड मोबाइल मैनिपुलेटर को केवल RGB ऑब्जर्वेशन और टेक्स्ट प्रॉम्प्ट्स का उपयोग करके, डेप्थ सेंसर, LiDAR या मैप प्रायर्स पर निर्भर किए बिना, मैनिपुलेशन-रेडी पोजिशनिंग के लिए सटीक, कैटेगरी-लेवल लास्ट-मीटर नेविगेशन प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र एक दोष-जागरूक (fault-aware) मॉड्यूलर नियंत्रण आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) और स्पष्ट दोष-निदान जानकारी का लाभ उठाकर विभिन्न एक्चुएटर विफलताओं के लिए विशिष्ट विशेषज्ञों को सक्रिय करता है, जो कंप्यूट-सीमित और दोष-प्रवण वातावरण में लेग्ड रोबोट्स के लिए मोनोलिथिक नीतियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और दक्षता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र GPAC प्रस्तुत करता है, जो एक विकेंद्रीकृत पदानुक्रमित नियंत्रण आर्किटेक्चर है जो अनुकूलनशील द्रव्यमान अनुमान के लिए निहित समन्वय (implicit coordination), गैररेखीय मैनिफोल्ड्स पर ज्यामितीय नियंत्रण और पवन विक्षोभों के तहत मजबूत ट्रैकिंग एवं टकराव बचाव सुनिश्चित करने के लिए सुरक्षा फिल्टरों का उपयोग करके, बिना किसी केंद्रीकृत समन्वय के कई क्वाड्रोटर्स को केबल-लटके हुए पेलोड को सहयोगात्मक रूप से ले जाने में सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र किसी भी लिंक संख्या वाले सीरियल रिजिड मैनिपुलेटर्स के स्टेट एस्टीमेशन के लिए ली ग्रुप SE(3) पर आधारित एक मॉड्यूलर, इनवेरिएंट एक्सटेंडेड कलमन फ़िल्टर प्रस्तुत करता है, जिसमें एक भौतिक रूप से पृथक नॉइज़ मॉडल और एक चेन संरचना है जो रैखिक कम्प्यूटेशनल लागत और प्रमाणित एक्सपोनेंशियल स्टेबिलिटी सुनिश्चित करती है।
यह शोध पत्र क्लस्टरिंग के माध्यम से चार स्थिर व्यवहारिक मोड (behavioral modes) की पहचान करने के लिए Argoverse 2 से 1,219 शहरी मंदन घटनाओं (urban deceleration events) का विश्लेषण करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक घटना के पहले सेकंड पर प्रशिक्षित एक काइनेमैटिक-आधारित क्लासिफायर इन मोडों की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी कर सकता है, जहाँ दृश्य संदर्भ (scene context) प्रदर्शन में मामूली वृद्धि प्रदान करता है, और साथ ही यह भी प्रकट करता है कि जोड़ी की आयु (pair age) प्राथमिक प्रासंगिक मॉड्युलेटर है और मोड की स्थिरता ड्राइविंग गति के साथ महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होती है।