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यह शोध पत्र गणितीय रूप से परिभाषित, 3D-प्रिंट करने योग्य बनावट (टेक्सचर) के एक नवीन, खुले रूप से उपलब्ध डेटासेट को प्रस्तुत करता है, जिसे स्पर्श संवेदकों (टैक्टाइल सेंसर) की निष्पक्ष और पुनरुत्पादनीय तुलना सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, साथ ही यह भी प्रदर्शित करता है कि प्रिंट गुणवत्ता स्पर्श संबंधी सिग्नेचर की निरंतरता और क्रॉस-प्रिंटर सामान्यीकरण पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालती है।
यह शोध पत्र एक ड्रोन-आधारित क्वांटम मैग्नेटोमेट्री पाइपलाइन का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो महत्वपूर्ण 72 घंटों की अवधि के भीतर जीवित बचे लोगों के पता लगाने के लिए ढही हुई इमारतों की चुंबकीय संरचना को प्रभावी ढंग से पुनर्गठित करने हेतु अनरियल इंजन रबल सिमुलेशन (Unreal Engine rubble simulations) को बेयसियन एक्टिव सैंपलिंग (Bayesian active sampling) के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र एक कम लागत वाले, अर्ध-सक्रिय प्रोस्थेटिक फुट प्रोटोटाइप को प्रस्तुत और मान्य करता है जो वास्तविक समय में बल अनुमान और अनुकूलन योग्य हाइड्रोलिक डैम्पिंग नियंत्रण को सक्षम करने के लिए सीधे एक 3D-प्रिंटेड लोड-बेयरिंग लैटिस फुटप्लेट में चुंबकीय प्लांटर सेंसर को सफलतापूर्वक समाहित करता है।
FORCE एक तीन-चरणीय ढांचा है जो एक वैल्यू-कैलिब्रेटेड वॉर्म-अप और सेल्फ-डिस्टिलेशन तंत्र के माध्यम से विजन-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) मॉडल फाइन-ट्यूनिंग की सैंपल एफिशिएंसी और स्थिरता को बढ़ाता है, जिससे महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ और मानवीय हस्तक्षेप के बिना स्वायत्त प्रशिक्षण प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र FAR-LIO प्रस्तुत करता है, जो एक अत्यधिक अनुकूलित, CUDA-त्वरित LiDAR-इनर्शियल ओडोमेट्री फ्रेमवर्क है जो समानांतरीकृत वोक्सेल हैशिंग (parallelized voxel hashing) और अनुकूली GICP एल्गोरिदम का लाभ उठाकर उच्च-गति वाली स्वायत्त रेसिंग के लिए तेज़, सटीक और सुदृढ़ स्टेट एस्टीमेशन प्राप्त करता है, जिससे अत्याधुनिक बेसलाइनों की तुलना में रनटाइम और स्थिति संबंधी त्रुटि में महत्वपूर्ण कमी आती है।
यह शोध पत्र 3D केबल-ड्रिवन सॉफ्ट रोबोटिक आर्म्स के लिए एक एडेप्टिव रीइन्फोर्समेंट-लर्निंग-आधारित इवेंट-ट्रिगर्ड डेटा-ड्रिवन प्रेडिक्टिव कंट्रोल फ्रेमवर्क (RL-ET-DeePC) प्रस्तावित करता है जो सिमुलेशन और हार्डवेयर प्रयोगों दोनों में उच्च ट्रैकिंग सटीकता बनाए रखते हुए अनावश्यक ऑप्टिमाइजेशन कॉल्स को कम करके कंप्यूटेशनल लोड को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।
यह शोध पत्र ForceBand को प्रस्तुत करता है, जो एक कम लागत वाला कलाई पर पहना जाने वाला sEMG सिस्टम है जो मानव मांसपेशी गतिविधि से उंगलियों के सूक्ष्म बल (fingertip forces) का पूर्वानुमान लगाता है ताकि बल-समृद्ध प्रदर्शन (force-enriched demonstrations) उत्पन्न किए जा सकें, जिससे रोबोटों को विज़न-आधारित बेसलाइन की तुलना में काफी कम पूर्वानुमान त्रुटियों के साथ सफल बल-संवेदनशील हेरफेर नीतियों को सीखने में सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र एक दो-चरणीय प्रशिक्षण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो अनकंडीशन्ड मोशन ट्राजेक्टरीज पर एक लाइटवेट एक्शन मॉड्यूल को प्रीट्रेन करता है ताकि क्रॉस-एम्बॉडीडमेंट टेम्पोरल प्रायर्स को सीखा जा सके, जिन्हें फिर डिकोडर पुन: उपयोग और लेटेंट डिस्टिलेशन के माध्यम से विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स में स्थानांतरित किया जाता है ताकि डेटा-दुर्लभ वास्तविक दुनिया के मैनिपुलेशन कार्यों में तेज़ अभिसरण, उच्च सफलता दर और बेहतर सामान्यीकरण प्राप्त किया जा सके।
यह शोध पत्र गतिशील वातावरण में SLAM के लिए एक अभिनव यूक्लिडियन-आधारित अनसेंटेड कलमन फ़िल्टर दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो गतिशील लैंडमार्क्स के विघटनकारी प्रभाव को प्रभावी ढंग से कम करता है, और सिम्युलेटेड बेंचमार्क तथा वास्तविक मैपिंग कार्यों दोनों में पारंपरिक एल्गोरिदम से बेहतर प्रदर्शन करता है।
डेबेट2क्रिएट (D2C) एक मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) फ्रेमवर्क है जो संरचित, भौतिकी-आधारित पुनरावृत्ति बहसों के माध्यम से रोबोट की आकृति विज्ञान (morphology) और रिवॉर्ड फंक्शन को अनुकूलित करता है, जिससे कई लोकोमोशन बेंचमार्क में मौजूदा बेसलाइन्स की तुलना में महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त होता है।