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यह शोधपत्र लेग्ड रोबोट्स के लिए चार बढ़ते हुए अभिव्यंजक प्रोप्रियोसेप्टिव स्टेट एस्टिमेटर्स प्रस्तुत करता है जो इंटरमिटेंट फुट कॉन्टैक्ट्स का लाभ उठाकर IMU ड्रिफ्ट को कम करते हैं, जिसमें एक कॉन्टैक्ट-एडेड इनवेरिएंट EKF से लेकर एक फिक्स्ड-लैग स्मूदर तक की रेंज शामिल है, और ये सभी पुनरुत्पादकता के लिए GTSAM और ROS2 में कार्यान्वित किए गए हैं।
यह शोध पत्र एक प्रशिक्षण-मुक्त, हल्का स्वायत्त अन्वेषण पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो मानचित्रों और दृश्य छवियों के मल्टीमॉडल प्रॉम्प्ट्स का विश्लेषण करके उच्च-स्तरीय रणनीतिक निर्णय लेने के लिए विजन-लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे अज्ञात वातावरणों में मौजूदा ज्यामितीय ह्यूरिस्टिक विधियों की तुलना में मानचित्र कवरेज को 24% तक सुधारा जा सकता है।
यह शोध पत्र एक औपचारिक सत्यापन ढांचा प्रस्तुत करता है जो लिप्सचिट्ज़ अनुकूलन (Lipschitz optimization) और होमोग्राफी की खंडवार निरंतरता (piecewise continuity) का लाभ उठाकर 3D कैमरा गति विक्षोभ के तहत पिक्सेल मानों पर सटीक रैखिक सीमाएं व्युत्पन्न करता है, जिससे जटिल सिमुलेशन या सरोगेट मॉडल पर निर्भर किए बिना प्लेनर दृश्यों में विजन न्यूरल नेटवर्क के लिए पहली कठोर सुदृढ़ता गारंटी सक्षम होती है।
यह शोध पत्र IDEA का प्रस्ताव करता है, जो विजन-एंड-लैंग्वेज नेविगेशन के लिए एक नवीन टेस्ट-टाइम एडेप्टेशन फ्रेमवर्क है जो ऑनलाइन एडेप्टेशन को एक गतिशील एसेट लाइब्रेरी के संचय में बदलकर और सॉफ्ट प्रॉम्प्ट्स एवं डोमेन कोऑर्डिनेट्स के माध्यम से क्रॉस-डोमेन ब्रिज बनाकर कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग और नेगेटिव ट्रांसफर को कम करता है।
यह शोध पत्र डायरेक्ट डायनेमिक रिटारगेटिंग (DDR) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सिंगल-स्टेज फ्रेमवर्क है जो पारंपरिक पाइपलाइनों के ज्यामितीय पूर्वाग्रहों (geometric biases) को दरकिनार करते हुए, मोनोकुलर वीडियो से सीधे उच्च-निष्ठा वाले, गतिशील रूप से व्यवहार्य ह्यूमनॉइड प्रक्षेप पथ (humanoid trajectories) उत्पन्न करता है, जिससे अनुकरण सटीकता में सुधार होता है और सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) अभिसरण में तेजी आती है।
यह शोध पत्र एक क्लोज्ड-लूप रोबोटिक स्ट्रॉबेरी हार्वेस्टिंग सिस्टम प्रस्तुत करता है जो जटिल कृषि वातावरणों में उच्च सफलता दर प्राप्त करने के लिए सिमुलेशन-प्रशिक्षित डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग कंट्रोल के साथ एक सुदृढ़ HRAttnEdge-YOLO26-seg विजन मॉडल को एकीकृत करता है, जिससे हार्डवेयर निर्भरता और विकास लागत कम होती है।
यह शोध पत्र PO-MPC को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत KL-नियमितीकरण ढांचा (framework) है जो मॉडल-प्रेडिक्टिव प्लानर्स को प्रायर्स (priors) के रूप में पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन में एकीकृत करता है ताकि सैंपलिंग पॉलिसियों को प्लानर डिस्ट्रीब्यूशन के साथ संरेखित किया जा सके, जिससे उच्च-आयामी मॉडल-आधारित सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) में सैंपल दक्षता और प्रदर्शन में सुधार होता है।
यह शोध पत्र सिमल्टेनियस लोकलाइजेशन एंड मैपिंग (SLAM) और वायरलेस संचार के द्विदिशीय एकीकरण का सर्वेक्षण करता है, जो इस बात पर प्रकाश डालता है कि कैसे विजुअल SLAM स्केल रिज़ॉल्यूशन के लिए RF डेटा का लाभ उठा सकता है जबकि वायरलेस नेटवर्क विजुअल ओडोमेट्री से लाभान्वित होते हैं, और अंततः संयुक्त संचार और SLAM प्रणालियों की वर्तमान तकनीकों, चुनौतियों और भविष्य की क्षमता को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र वोल्टेज-रियलाइज़ेबल एक्सेलेरेशन (VRA) को प्रस्तुत करता है, जो एक जॉइंट-स्तरीय नियंत्रण इंटरफ़ेस है जो भौतिक रूप से असंभव गतियों को समाप्त करने के लिए डिस्क्रीट-टाइम एक्सेलेरेशन कमांड्स को वोल्टेज-प्रतिबंधित एक्चुएटर भौतिकी में ग्राउंड करता है, जिससे इलेक्ट्रिक एक्चुएटर्स और लेग्ड रोबोट्स में सुसंगत बाधा निष्पादन को बहाल करने और दोलनों को कम करने में मदद मिलती है।
यह शोध पत्र सूक्ष्मगुरुत्वाकर्षण (microgravity) में ग्रैस्प-आधारित गतिशील लोकोमोशन को अनुकूलित करने के लिए एक पैरामीट्रिजेबल प्लानिंग फ्रेमवर्क और डिज़ाइन अंतर्दृष्टि प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि व्यवहार्य कॉन्टैक्ट रेंच स्पेस (contact wrench space) को विस्तृत करना और इम्पल्सिव होल-बॉडी डायनेमिक्स को कम करना मल्टी-लिम्ब्ड रोबोटिक सिस्टम के लिए स्थिरता और एक्चुएशन दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।