4602 पेपर
यह शोध पत्र **stable-worldmodel (swm)** को प्रस्तुत करता है, जो एक उच्च-प्रदर्शन डेटा लेयर, पुनरुत्पादनीय बेसलाइन कार्यान्वयन और व्यवस्थित सामान्यीकरण बेंचमार्क प्रदान करके वर्तमान विखंडन और पुनरुत्पादकता की चुनौतियों को दूर करने के लिए वर्ल्ड मॉडलिंग अनुसंधान को एकीकृत और मानकीकृत करने हेतु डिज़ाइन किया गया एक ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म है।
यह शोध पत्र एक लीनियर सॉफ्ट स्लीव एक्चुएटर के लिए एक विश्लेषणात्मक मॉडल और प्रयोगात्मक सत्यापन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि इसकी बल पीढ़ी आंतरिक दबाव, ज्यामितीय विस्थापन, अक्षीय कठोरता और बाहरी लोडिंग के युग्मित प्रभावों द्वारा नियंत्रित होती है।
यह शोध पत्र OCELOT को प्रस्तुत करता है, जो एक पूर्ण लेग ओडोमेट्री पाइपलाइन है जो बाहरी सेंसरों पर निर्भर हुए बिना विविध भूभागों में सटीक और सुदृढ़ स्थानीयकरण प्राप्त करने के लिए प्रोप्रियोसेप्टिव सेंसरों के साथ एक एरर-स्टेट EKF और फिसलन को स्पष्ट रूप से पहचानने और अस्वीकार करने के लिए एक नवीन डुअल-डिटेक्टर कॉन्टैक्ट एस्टिमेशन मॉड्यूल का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन गतिशील ज्ञानमीमांसीय नियोजन ढांचे (dynamic epistemic planning framework) को प्रस्तुत करता है जो संचारहीन बहु-रोबोट प्रणालियों को उच्च-क्रम तर्क (higher-order reasoning), बेयसियन विश्वास अपडेट (Bayesian belief updates), और व्यवहार वृक्ष-आधारित क्रिया चयन (behavior tree-based action selection) के माध्यम से लचीली, दीर्घ-अवधि समन्वय प्राप्त करने में सक्षम बनाता है, जो अंततः प्रथम-क्रम बेसलाइन की तुलना में कार्य पूर्ण होने के समय को कम करता है।
यह शोध पत्र TacO प्रस्तुत करता है, जो तीन हेरफेर कार्यों (manipulation tasks) में चार विशिष्ट स्पर्श सेंसर मोडैलिटीज़ का मूल्यांकन करने वाला एक व्यवस्थित बेंचमार्क है, ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि स्पर्श संवेदन (tactile sensing) की प्रभावशीलता सार्वभौमिक रूप से लाभकारी होने के बजाय विशिष्ट सेंसर गुणों, सामग्री घर्षण और कार्य आवश्यकताओं पर महत्वपूर्ण रूप से निर्भर करती है।
CoRMA एक संदर्भ-आधारित मेटा-अनुकूलन ढांचा (context-based meta-adaptation framework) है जो कच्चे सिम्युलेटर-पैरामीटर अनुकूलन को ऑनलाइन-अनुमानित 6D सिमेंटिक कॉन्टैक्ट कॉन्टेक्स्ट (6D semantic contact context) से बदलकर बल-प्रधान रोबोटिक असेंबली को बढ़ाता है, जिससे बिना किसी प्रदर्शन (demonstrations) या ग्रेडिएंट अपडेट के वास्तविक दुनिया में मजबूत परिनियोजन सक्षम होता है।
यह शोध पत्र SRAM का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो निर्णय लेने को सिमुलेटिव प्लानिंग (simulative planning), रिएक्टिव एक्जीक्यूशन (reactive execution) और एक सीखे हुए सेल्फ-रेगुलेशन मैकेनिज्म (self-regulation mechanism) में विभाजित करके एजेंटिक रीजनिंग की दक्षता को बढ़ाता है, जो यह गतिशील रूप से निर्धारित करता है कि कब और कितनी गहराई से योजना बनानी है, जिससे बड़े मॉडलों की तुलना में काफी कम रीजनिंग टोकन के साथ प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र AVP (एक्शन विद विजुअल प्रिमिटिव्स) को प्रस्तुत करता है, जो एक एंड-टू-एंड आर्किटेक्चर है जो एक विजन-लैंग्वेज मॉडल द्वारा विजुअल-प्रिमिटिव टोकन उत्सर्जित करने के माध्यम से निर्देश बोध और स्थानिक समझ को मोटर नियंत्रण से अलग करता है ताकि एक फ्लो-मैचिंग एक्शन एक्सपर्ट को कंडिशन किया जा सके, जिससे pi_0.5 जैसी मौजूदा विधियों की तुलना में रोबोटिक पिक-एंड-प्लेस कार्यों में सफलता दर, डेटा दक्षता और सामान्यीकरण में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र 'थाउजेंड ब्रेन्स थ्योरी' के मोंटी फ्रेमवर्क में घने वेक्टर निरूपणों (dense vector representations) को रैंक-ऑर्डर स्पाइक पैकेट्स और STDP-आधारित लर्निंग से बदलने का प्रस्ताव देता है ताकि सेंसरिमोटर संपर्क अनुक्रमों को टेम्पोरली एनकोड किया जा सके, जिससे ट्रैवर्सल दिशा का लाभ उठाने वाला सुदृढ़ ऑब्जेक्ट इन्फरेंस सक्षम हो सके और मूल कार्यान्वयन की तुलना में बेहतर विभेदन सटीकता और शोर प्रतिरोध प्राप्त किया जा सके।
Imagine2Real एक ज़ीरो-शॉट फ्रेमवर्क है जो होल-बॉडी ह्यूमनॉइड-ऑब्जेक्ट इंटरेक्शन के लिए डेटा की कमी और रिटारगेटिंग की जटिलता को दूर करने हेतु रोबोट और ऑब्जेक्ट मोशन को 4D पॉइंट ट्रैजेक्टरीज में एकीकृत करके और स्पार्स कीपॉइंट ट्रैकिंग के लिए बिहेवियर फाउंडेशन मॉडल के लेटेंट स्पेस का लाभ उठाकर, लचीले, ज्योमेट्री-मुक्त भौतिक परिनियोजन को सक्षम बनाता है।