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यह शोध पत्र SIMSplat को प्रस्तुत करता है, जो एक भाषा-संरेखित (language-aligned) 4D गॉसियन स्प्लेटिंग फ्रेमवर्क है जो वास्तविक दुनिया के सेंसर डेटा से स्केलेबल, प्रतिक्रियाशील और भौतिक रूप से सुसंगत ड्राइविंग परिदृश्य निर्माण को सक्षम करने के लिए सीन ग्राउंडिंग, प्राकृतिक भाषा-संचालित संपादन और मल्टी-एजेंट सिमुलेशन को एकीकृत करता है।
यह शोधपत्र ROGER प्रस्तुत करता है, जो सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के चतुष्पाद (क्वाड्रुपेड) रोबोट्स में शून्य के करीब बाधा उल्लंघन (कन्स्ट्रेंट वायलेशन) और उत्कृष्ट लोकोमोशन प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए एम्बॉडीड इंटरेक्शन पेनल्टीज़ के आधार पर ऑनलाइन रिवॉर्ड वेटिंग गेन्स को स्वचालित रूप से अनुकूलित करता है, जिससे मैन्युअल रिवॉर्ड ट्यूनिंग की आवश्यकता प्रभावी रूप से समाप्त हो जाती है।
यह शोध पत्र GenTrack प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन मल्टी-ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग विधि है जो अज्ञात लक्ष्यों की संख्या, नॉनलीनियर डायनामिक्स और ऑक्लूजन को मजबूती से संभालने के लिए पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइज़ेशन और सोशल इंटरेक्शन मॉडलिंग के साथ स्टोकेस्टिक और डिटर्मिनिस्टिक दृष्टिकोणों को जोड़ता है, जिससे कई वेरिएंट्स के साथ पहला सार्वजनिक रूप से उपलब्ध, न्यूनतम-डिपेंडेंसी वाला संदर्भ कार्यान्वयन प्रदान करते हुए मानक बेंचमार्क पर बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र रिडंडेंट मैनिपुलेटर्स के लिए एक नवीन ज्यामितीय पोर्ट-हैमिल्टोनियन सूत्रीकरण प्रस्तुत करता है जो संवेग (मोमेंटम) को टास्क-स्पेस और नल-स्पेस चरों में विभाजित करता है, और सिमुलेशन में एक 7-DOF एमिका पांडा रोबोट के इम्पीडेंस को स्थिर करने और आकार देने के लिए एक IDA-PBC नियंत्रण डिजाइन के माध्यम से इसकी प्रभावशीलता का प्रदर्शन करता है।
SURE एक सुदृढ़ प्रक्षेपवक्र अनुकूलन (trajectory optimization) ढांचा है जो प्रक्षेपवक्रों को शाखाओं में विभाजित करके और पुनः जोड़ने के माध्यम से संपर्क समय अनिश्चितता (contact timing uncertainty) को स्पष्ट रूप से मॉडल करता है, जो पारंपरिक नियतत्ववादी (deterministic) दृष्टिकोणों की तुलना में विच्छिन्न गतिकी (discontinuous dynamics) वाले रोबोटिक कार्यों में सफलता दर में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोध पत्र ALOE को प्रस्तुत करता है, जो एक एक्शन-लेवल ऑफ-पॉलिसी इवैल्यूएशन फ्रेमवर्क है जो हेटेरोजेनियस रिप्ले बफर्स में बेमेल ऐतिहासिक डेटा की सीमाओं को दूर करने के लिए वर्तमान-पॉलिसी-विशिष्ट वैल्यू अनुमान उत्पन्न करके वास्तविक दुनिया के वातावरणों में विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स के स्थिर और प्रभावी पोस्ट-ट्रेनिंग को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र HRDexDB को प्रस्तुत करता है, जो 100 विविध वस्तुओं में 2,100 सिंक्रोनाइज़्ड (तुल्यकालिक) मानव और रोबोटिक डेक्सट्रस ग्रैस्पिंग ट्रायल्स वाला एक व्यापक डेटासेट है, जो क्रॉस-एम्बॉडिमेंट मैनिपुलेशन अनुसंधान के लिए एक आधारभूत बेंचमार्क के रूप में कार्य करने हेतु उच्च-सटीक स्पैटियोटेम्पोरल ग्राउंड ट्रुथ प्रदान करता है।
यह शोध पत्र ग्लोबल-लोकल अटेंशन डीकंपोजिशन (GLAD) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन टेरेन एनकोडिंग फ्रेमवर्क है जो व्यापक संदर्भ जागरूकता को सटीक फुटहोल्ड चयन से अलग करता है ताकि विरल और सीमित भूभागों पर ह्यूमनॉइड रोबोटों के लिए सुदृढ़, ज़ीरो-शॉट सिम-टू-रियल परसेप्टिव लोकोमोशन को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र Gigapixel को प्रस्तुत करता है, जो एक उच्च-थ्रूपुट सिम्युलेटर है जो पिक्सेल अवलोकनों से सीधे एंड-टू-एंड स्वायत्त ड्राइविंग के लिए बड़े पैमाने पर सेल्फ-प्ले प्रशिक्षण सक्षम बनाता है, जो जब सेल्फ-प्ले DAgger डिस्टिलेशन और परसेप्शन अडैप्टेशन के साथ संयोजित किया जाता है, तो बिना मानव प्रक्षेपवक्र पर्यवेक्षण (human trajectory supervision) के प्रतिस्पर्धी वास्तविक दुनिया का प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र एक डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग-आधारित हाइब्रिड प्लूटनिंग नियंत्रण रणनीति प्रस्तावित करता है जो लचीलेपन को बढ़ाने के लिए गैर-कनेक्टेड वाहनों को मिश्रित यातायात में गतिशील रूप से एकीकृत करता है और व्यवधान प्रसार को दबाते हुए यातायात थ्रूपुट और स्थिरता के बीच संतुलन को अनुकूलित करता है।