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Phase-Localized Curation Does Not Help: A Negative Result on Per-Phase Metric Selection for Demonstration Filtering

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि मैनिपुलेशन प्रदर्शनों (manipulation demonstrations) को फ़िल्टर करने के लिए प्रति-चरण मीट्रिक चयन (per-phase metric selection) लागू करना, एक एकल वैश्विक मीट्रिक (single global metric) का उपयोग करने की तुलना में अप्रभावी और अक्सर हानिकारक होता है, क्योंकि चरणों के बीच स्कोर का रैंक-एग्रीगेटिंग (rank-aggregating) केंद्रित दोष संकेतों (defect signals) को कम कर देता है और कार्यों के बीच स्थानांतरण करने में विफल रहता है।

Design and Fabrication of a Spin Coater with In-Situ Optical Measurement for Soft Thin Films

यह शोध पत्र एक कम लागत वाले, 3D-प्रिंटेड स्पिन कोटर को प्रस्तुत करता है जो एक एकीकृत, न्यूनतम विरूपण वाले ऑप्टिकल माप तंत्र से सुसज्जित है, जो माइक्रोन-स्तर की सटीकता के साथ सॉफ्ट इलास्टोमर फिल्मों के विश्वसनीय निर्माण और इन-सीटू मोटाई सत्यापन को सक्षम बनाता है।

MimicIK: Real-Time Generative Inverse Kinematics from Teleoperation with FK Consistency

MimicIK एक रियल-टाइम जनरेटिव इनवर्स किनेमैटिक्स फ्रेमवर्क है जो टेलीऑपरेशन डेटा से स्मूथ और रोबस्ट जॉइंट-स्पेस प्रायर्स (priors) सीखने के लिए कंडीशनल फ्लो मैचिंग और एक फॉरवर्ड-किनेमैटिक्स कंसिस्टेंसी लॉस का लाभ उठाता है, जो मौजूदा डिफ्यूजन और डिटरमिनिस्टिक बेसलाइन्स की तुलना में बेहतर स्थानिक सटीकता, सिंगुलैरिटी के पास मोशन स्टेबिलिटी और लो-लेटेंसी इन्फरेंस प्राप्त करता है।

OSDAG: Online Scheduling for Efficient Multi-Robot Collaboration

OSDAG एक नवीन ढांचा है जो कुशल, समानांतर बहु-रोबोट सहयोग को सक्षम करने के लिए निर्भरता-एनोटेटेड DAG में सिंगल-शॉट LLM-आधारित कार्य अपघटन को एक हल्के ऑनलाइन शेड्यूलर के साथ जोड़ता है, जो मौजूदा विधियों की तुलना में रीजनिंग लेटेंसी और कार्य पूर्णता समय को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।

A Corridor-Scale CARLA-VISSIM Co-Simulation Framework for Multi-Intersection Urban Traffic

यह शोध पत्र चैटानूगा, टेनेसी के एक शहरी कॉरिडोर के लिए एक स्थिर, कॉरिडोर-स्केल CARLA-VISSIM सह-सिमुलेशन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो मल्टी-इंटरसेक्शन ट्रैफिक डायनेमिक्स के परसेप्शन-रेडी अध्ययनों का समर्थन करने और क्रॉस-सिमुलेटर निरंतरता को प्रभावी ढंग से सत्यापित करने के लिए हाई-फिडेलिटी 3D रेंडरिंग को माइक्रोस्कोपिक ट्रैफिक मॉडलिंग के साथ एकीकृत करता है।

FARM: Find Anything using Relational Spatial Memory

FARM एक वास्तविक समय की रिलेशनल स्पेशियल मेमोरी प्रणाली है जो रोबोटों को ओपन-वोकेबलरी ऑब्जेक्ट-लेवल मेमोरी को विजुअल-लैंग्वेज मॉडल्स के साथ जोड़कर, सिमेंटिक, अपीयरेंस और स्पेशियल संबंधों के आधार पर उपयोगकर्ता की क्वेरीज़ को पार्स और ग्राउंड करने में सक्षम बनाती है, जिससे वे जटिल वातावरण में विशिष्ट ऑब्जेक्ट इंस्टेंस को सटीक रूप से लोकेट कर पाते हैं, और यह रिट्रीवल सटीकता में पूर्ववर्ती विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

FD-SLAM: Fast Dense Radar-Inertial SLAM with Frequency-Domain Loop Closure and Pose Graph Optimization

यह शोध पत्र FD-SLAM प्रस्तुत करता है, जो एक तेज़ डेंस रडार-इनर्शियल SLAM सिस्टम है जो फ्रीक्वेंसी-डोमेन लूप क्लोजर और पोज़ ग्राफ ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से प्रक्षेपवक्र (ट्रैजेक्टरी) की सटीकता को बढ़ाता है, जो विजुअली डिग्रेड किए गए वातावरण में CPU-ओनली हार्डवेयर पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन और रियल-टाइम दक्षता प्रदर्शित करता है।

Reinforcement Learning-Guided Retrieval with Soft Fusion for Robust Multimodal Imitation Learning under Missing Modalities

Transferring Contact, Not Just Motion: Compliant Grasping Across Dexterous Hands

यह शोध पत्र एक क्रॉस-एम्बोडिमेंट फोर्स-पोजीशन इंटरफ़ेस प्रस्तुत करता है जो विषम डेक्सट्रस हाथों को मोशन इंटेंट के साथ कॉन्टैक्ट-अवेयर लोड डिस्क्रिप्टर्स साझा करने के लिए कैलिब्रेट करता है, जिससे विभिन्न रोबोटिक सिस्टमों में कंप्लायंट ग्रैस्पिंग पॉलिसियों के हस्तांतरण को सक्षम बनाया जा सके।

NIMO: A Software Platform for Closed-Loop Materials Exploration with Diverse AI Algorithms

यह शोध पत्र NIMO को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म है जो एक मॉड्यूलर CSV-आधारित आर्किटेक्चर और एकीकृत पायथन इंटरफेस के माध्यम से विविध AI एल्गोरिदम और विषम रोबोटिक हार्डवेयर के बीच सेतु बनाता है, जिससे विभिन्न प्रयोगात्मक डोमेन में निर्बाध क्लोज्ड-लूप सामग्री खोज सक्षम होती है और साथ ही गैर-प्रोग्रामर के लिए एक नो-कोड टूल भी प्रदान करता है।