4521 पेपर
यह शोधपत्र स्व-संगठित रेलवे यातायात प्रबंधन में प्रेडिक्टिव नेबरहुड होराइजन (भविनात्मक पड़ोस क्षितिज) के प्रभाव की जांच करता है, जो सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रकट करता है कि कम्प्यूटेशनल जवाबदेही और वैश्विक अनुसूची सामंजस्य को संतुलित करने के लिए लघु समय क्षितिज पर्याप्त हैं, जबकि लंबे क्षितिज अनुकूलता में सुधार किए बिना अनावश्यक रूप से स्थानीय सुगमता से समझौता करते हैं।
यह शोध पत्र एक पदानुक्रमित नियंत्रण संरचना (hierarchical control architecture) का प्रस्ताव करता है जो कम-सक्रियता वाले अंतरिक्ष यान (underactuated spacecraft) के लिए एक नॉनलीन मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोलर को विक्षोभ अनुमान (disturbance estimation) के लिए एक भौतिकी-सूचित न्यूरल नेटवर्क (physics-informed neural network) के साथ जोड़ता है और स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए एक लयापुनोव-आधारित पर्यवेक्षी परत (Lyapunov-based supervisory layer) का उपयोग करता है, जिससे जड़त्व अनिश्चितता (inertia uncertainty) और पर्यावरणीय विक्षोभों के बावजूद सुदृढ़ अभिविन्यास युक्ति (robust attitude maneuvering) और कम स्थिर-अवस्था त्रुटियां (reduced steady-state errors) प्राप्त होती हैं।
यह शोध पत्र एक कंट्रोल बैरियर फंक्शन (CBF) प्रस्तावित करता है जिसे एक सीक्वेंशियल क्वाड्रेटिक प्रोग्रामिंग (SQP) ढांचे में एकीकृत किया गया है जो न्यूनतम पृथक्करण दूरियों को विश्लेषणात्मक रूप से अनुमानित करने के लिए मानव त्वरण डेटा का लाभ उठाता है, जिससे एक UR10e रोबोट को मानक स्पीड एंड सेपरेशन मॉनिटरिंग विधियों की तुलना में प्रक्षेपवक्र त्रुटियों को महत्वपूर्ण रूप से कम करने और अनावश्यक परिचालन ठहरावों से बचने में सक्षम बनाता है और ISO 10218 सुरक्षा मानकों का अनुपालन सुनिश्चित करता है।
यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि टोकेनाइजेशन क्षितिज (tokenization horizons) को समायोजित करके और नियंत्रित डिकोडिंग (constrained decoding) लागू करके, ऑटोरेग्रेसिव नीतियां सख्त विलंबता सीमाओं (latency bounds) के साथ वास्तविक समय निष्पादन प्राप्त कर सकती हैं, जिससे वे कार्य पूर्णता की गति और सामान्यीकरण दोनों में फ्लो-मैचिंग समकक्षों से बेहतर प्रदर्शन करती हैं।
NavWAM एक डिफ्यूजन-ट्रांसफॉर्मर पॉलिसी है जो भविष्य के विजुअल प्रेडिक्शन, गोल-प्रोग्रेस वैल्यू एस्टीमेशन और एक्शन जनरेशन को एक साझा लेटेंट सीक्वेंस में एकीकृत करता है, जिससे एक रोबोट बाहरी प्लानर्स या एक्शन सर्च पर निर्भर रहे बिना सीधे क्लोज्ड-लूप नेविगेशन निष्पादित करने में सक्षम होता है।
यह शोध पत्र SPARC को प्रस्तुत करता है, जो एक जोखिम-सचेत (risk-aware) ढांचा है जो बड़े पैमाने पर रोबोट प्रदर्शनों से उच्च-गुणवत्ता वाले, विश्वसनीयता-कैलिब्रेटेड स्थानिक एनोटेशन को स्वचालित रूप से उत्पन्न करता है, जो मौजूदा स्वचालित विधियों की तुलना में जटिल वास्तविक दुनिया के दृश्यों में ऑब्जेक्ट ग्राउंडिंग और पॉलिसी प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोध पत्र MinkUNeXt-VINE++ प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन प्लेस रिकग्निशन (स्थान पहचान) विधि है जो विनीयार्ड (अंगूर के बागों) जैसे असंरचित और दोहराव वाले कृषि वातावरणों में मजबूती और सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए Livox Mid-360 और Velodyne VLP-16 सेंसरों से प्राप्त विषम LiDAR डेटा के अर्ली फ्यूजन (early fusion) को एक सीखे हुए री-रैंकिंग स्ट्रैटेजी (learned re-ranking strategy) के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र LLM-Pack को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन, मॉड्यूलर दृष्टिकोण है जो नए आइटम्स के लिए समर्पित प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना, मानव-समान ग्रोसरी पैकिंग अनुक्रम उत्पन्न करने के लिए भाषा और विजन फाउंडेशन मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे रिटेल ऑटोमेशन में उत्पाद क्षति को रोकने की महत्वपूर्ण चुनौती का समाधान होता है।
मल्टी-रोबोट सहयोगात्मक धारणा (multi-robot collaborative perception) के लिए मानकीकृत बेंचमार्क की कमी को दूर करने के लिए, यह शोध पत्र CU-Multi पेश करता है, जो एक व्यापक डेटासेट है जिसमें कोलोराडो विश्वविद्यालय बोल्डर से एकत्र किए गए विविध इंटर-रोबोट ओवरलैप और सघन सिमेंटिक एनोटेशन के साथ सिंक्रोनाइज्ड, दीर्घकालिक आउटडोर ट्रैजेक्टरीज शामिल हैं।
यह शोध पत्र प्रतिस्पर्धी बहु-एजेंट रूटिंग को मॉडल करने के लिए स्टोकेस्टिक प्राइज़-कलेक्टिंग ओरिएंटियरिंग गेम्स (SPCOG) को प्रस्तुत करता है, जिसमें यह प्रदर्शित करने के लिए कि स्थानीय ऑर्डिनल जानकारी पर आधारित नीतियां प्रदर्शन और सामान्यीकरण के मामले में ग्लोबल-रैंक दृष्टिकोणों से बेहतर होती हैं, ऑर्डिनल रैंक (OR) अवधारणा और फिक्टिशियस ऑर्डिनल रिस्पॉन्स लर्निंगिंग (FORL) एल्गोरिदम का प्रस्ताव दिया गया है।