4223 पेपर
यह शोध पत्र एक मजबूत दोष निदान ढांचे (fault diagnosis framework) का प्रस्ताव करता है जो अनमॉडल डायनामिक्स (unmodeled dynamics) से एक्चुएटर दोषों को अलग करने के लिए मूविंग होराइजन एस्टीमेशन को गॉसियन प्रोसेस के साथ जोड़ता है, जिससे सटीक पहचान, अलगाव और परिमाण अनुमान सक्षम होता है जिसे प्रयोगशाला प्रयोगों के माध्यम से मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र GLAM प्रस्तुत करता है, जो एक ग्लोबल स्पैटियोटेम्पोरल मेमोरी पर प्रशिक्षित एक गोल-कंडीशन्ड लेटेंट वर्ल्ड मॉडल है, जो बेहतर एक्टिव एक्सप्लोरेशन और सिमेंटिक नेविगेशन को सक्षम करने के लिए भविष्य के मैप रिप्रेजेंटेशन और नेविगेशन वेपॉइंट्स की भविष्यवाणी करता है, जिसे GLAM NAV सिस्टम द्वारा HM3D-ObjectNav कार्यों पर BSC-Nav बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करके प्रदर्शित किया गया है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि सड़क सुरंगों में निरंतर, अखंडता-बद्ध वाहन स्थिति निर्धारण, साधारण डेड रेकनिंग एक्सट्रपलेशन (dead reckoning extrapolation) पर निर्भर रहने के बजाय, बुनियादी ढांचा-सहायता प्राप्त क्रॉस-मोडल ट्रैक निरंतरता के माध्यम से प्राप्त किया जाना चाहिए—जिसमें वितरित ध्वनिक संवेदन (distributed acoustic sensing), कैमरों और ऑनबोर्ड सेंसरों को एक विश्वसनीय उपग्रह पोर्टल एंकर के साथ संलयित किया गया हो।
हाइड्रोमैप (HydroMap) एक ओडोमेट्री-डिकपल्ड फ्रेमवर्क है जो अंतर्देशीय जलमार्गों में स्वायत्त नेविगेशन के लिए विरल (स्पार्स) LiDAR डेटा के पूरक के रूप में, जल की सतह का एक निरंतर, संभाव्य (प्रोबेबिलिस्टिक) 2.5D एलिवेशन मैप उत्पन्न करने के लिए अनिश्चितता प्रसार के साथ स्टीरियो अवलोकनों को संलयित करता है।
यह शोध पत्र मल्टी-रोबोट कंट्रोल बैरियर फंक्शन सुरक्षा फिल्टरों के लिए एक सटीक व्यवहार्यता प्रमाण पत्र और एक इष्टतम उत्तरदायता आवंटन एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो व्यवहार्यता न होने के कारणों का निदान करते हैं, जिम्मेदार एजेंटों की पहचान करते हैं, और साझा बाधाओं को इष्टतम रूप से वितरित करके नियंत्रण विफलताओं और सुरक्षा उल्लंघनों को महत्वपूर्ण रूप से कम करते हैं।
यह शोध पत्र फील्ड रोबोटिक्स के लिए एक मानकीकृत प्रक्षेपवक्र (ट्रैजेक्टरी) मूल्यांकन प्रोटोकॉल प्रस्तावित करता है जो वर्तमान मूल्यांकन उपकरणों की सीमाओं को दूर करने और कठोर, पुनरुत्पादक सटीकता तुलना सुनिश्चित करने के लिए एक नवीन वक्रता-आधारित टेम्पोरल अलाइनमेंट पद्धति को दूरी-सामान्यीकृत त्रुटि मीट्रिक के साथ जोड़ता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि मोशन फोरकास्ट में सीखे गए AV-ट्रैफ़िक पेयरिंग्स को हटाने से एक्टर-लेवल मार्जिनल मेट्रिक्स सुरक्षित रहते हैं, यह डाउनस्ट्रीम प्लानर निर्णयों और लागतों को महत्वपूर्ण रूप से बदल देता है, हालांकि देखे गए प्रभावों को साथ में होने वाले कैंडिडेट-कंडीशन्ड कंसंट्रेशन के परिवर्तनों से पूरी तरह से अलग नहीं किया जा सकता है।
HarnessVLN एक ज़ीरो-शॉट, ट्रेनिंग-मुक्त फ्रेमवर्क पेश करता है जो एक एजेंट हार्नेस (Agent Harness) का उपयोग करके धारणा (perception), स्मृति (memory) और क्रिया सत्यापन (action validation) को एक संरचित टूल इंटरफ़ेस के माध्यम से समन्वित करके एम्बॉडीड नेविगेशन को एकीकृत करता है, जिससे बिना किसी कार्य-विशिष्ट प्रशिक्षण के कई बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र एक वितरित सुरक्षित सहकारी वेक्टर फ़ील्ड दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो सुरक्षित, व्यवहार्य और समन्वित पथ-अनुसरण को सक्षम करने के लिए अनुकूलन योग्य टकराव बचाव को वक्रता-बाधित किनेमैटिक्स के साथ एकीकृत करता है, जिसे सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के प्रयोगों दोनों के माध्यम से मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र वास्तविक समय में रोबोट-प्रेरित मृदा विरूपण (soil deformation) को मापने और ट्रैक करने के लिए LiDAR अवलोकनों और एक रिड्यूस्ड-ऑर्डर पैरामीट्रिक मॉडल का उपयोग करते हुए एक ऑनलाइन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो कृषि मृदा क्षरण को कम करने के लिए व्यवहारों को अनुकूलित करने में सक्षम मृदा-जागरूक रोबोटिक संचालन को सक्षम बनाता है।