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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।
यह शोध पत्र रोबोटिक्स में कंसेंसस-आधारित ऑप्टिमाइज़ेशन (CBO) को मौजूदा स्थानीय ज़ीरो-ऑर्डर विधियों के एक वैश्विक रूप से अभिसारी विकल्प के रूप में प्रस्तुत करता है, जो तीन चुनौतीपूर्ण प्रक्षेपवक्र अनुकूलन परिदृश्यों में इसके बेहतर प्रदर्शन और मापनीयता को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र सॉफ्ट लैम्प्रे-प्रेरित डुअल एनवायरनमेंट रोबोट (SLIDER) के डिजाइन, मॉडलिंग और अनुकूलन को प्रस्तुत करता है, जो लाइटहिल के सिद्धांत और एक जेनेटिक एल्गोरिदम का उपयोग करके तैराकी की चाल (swimming gaits) और पूंछ के पंख (caudal fin) की ज्यामिति को सह-अनुकूलित करता है, जिससे मल्टीमॉडल तैराकी और चढ़ने की क्षमताओं की जांच करते हुए 0.59 बॉडी लेंथ प्रति सेकंड की टेदर्ड स्पीड प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र PLUME का प्रस्ताव करता है, जो एक संभाव्य लेटेंट यूनिफाइड वर्ल्ड मॉडल (probabilistic latent unified world model) है जो सिस्टम डायनेमिक्स को संयुक्त रूप से सीखता है और अनिश्चित भौतिक मापदंडों को ऑनलाइन अनुमानित करता है ताकि मल्टी-फिंगर मैनिपुलेशन नीतियों के सिम्युलेशन से वास्तविक दुनिया के कार्यों में मजबूत, ज़ीरो-शॉट ट्रांसफर को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र "aerial_micro_inspection" को प्रस्तुत करता है, जो PX4 ड्रोन के लिए एक ओपन-सोर्स ROS 2 पाइपलाइन है जो पूर्व ज्यामितीय ज्ञान या खतरनाक निकटता की आवश्यकता के बिना पेड़ों और ग्रीनहाउस जैसे गैर-संरचनात्मक लक्ष्यों के मजबूत, निकट-दूरी के सूक्ष्म-निरीक्षण को सक्षम करने के लिए ड्यूल-कैमरा सिस्टम और विजन-आधारित फीडबैक का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र इंटरैक्शन-वेटेड रीसैंपलिंग (IWR) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो ऑब्जेक्ट मैनिपुलेशन के लिए कॉन्ट्रास्टिव रिइन्फोर्समेंट लर्निंग को बेहतर बनाने के लिए इंटरैक्शन-प्रेरित डायनेमिक मोड सीमाओं को संरक्षित करती है, जिससे सैंपल दक्षता में सुधार होता है और पहला वास्तविक दुनिया का गोल-कंडीशन्ड रोबोट एयर हॉकी एजेंट प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र ड्रोनशील्ड-एआई (DroneShield-AI) को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स, लागत प्रभावी मल्टी-मोडल फ्रेमवर्क है जो रीयल-टाइम ड्रोन खतरे का पता लगाने, व्यवहार संबंधी इरादे के वर्गीकरण और झुंड बुद्धिमत्ता (स्वार्म इंटेलिजेंस) विश्लेषण को 96.1% सटीकता और कम विलंबता के साथ कमोडिटी हार्डवेयर पर प्राप्त करने के लिए आरएफ (RF), ध्वनिक और विजुअल सेंसरों को उन्नत एआई मॉड्यूल के साथ संलयित करता है।
यह शोध पत्र डाइवमेट (DiveMate) को प्रस्तुत करता है, जो एक फील्ड-डिप्लॉयबल (क्षेत्र में तैनात करने योग्य), अनटेदर्ड (बिना तार वाला) एक्सोस्केलेटन है जो एडेप्टिव किक असिस्टेंस के माध्यम से गैस की खपत और शारीरिक परिश्रम को कम करके मानव जलमग्न सहनशक्ति को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जिससे डाइव की अवधि में 54.9% और यात्रा की दूरी में 42.9% की वृद्धि होती है।
यह शोध पत्र लचीले कार्बन फाइबर प्लाईज़ के मानव-रोबोट सह-हेरफेर (को-मैनिपुलेशन) के लिए विभिन्न नियंत्रण विधियों का मूल्यांकन करता है और यह प्रस्तावित करता है कि स्पीच कमांड, विजन-आधारित रिस्ट ट्रैकिंग और फोर्स-कंट्रोल्ड कंप्लायंस को संयोजित करने वाला एक मल्टीमॉडल दृष्टिकोण सबसे सहज और प्रभावी समाधान प्रदान करता है।