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यह शोध पत्र एक स्केलेबल, स्किन-लाइक सेंसर प्रस्तुत करता है जिसमें प्रिंटेड o-EGaIn स्ट्रेन गेज का एक 2D ऐरे एम्बेडेड है, जो लाइन-ऑफ-साइट की आवश्यकता के बिना विरूपित सतहों के रियल-टाइम, उच्च-परिशुद्धता वाले 3D आकार पुनर्निर्माण को प्राप्त करने के लिए एक मैकेनिक्स-इन्फॉर्म्ड मॉडल का उपयोग करता है, जिससे हैप्टिक इंटरैक्शन और इंट्राऑपरेटिव मॉनिटरिंग में अनुप्रयोग सक्षम होते हैं।
यह शोध पत्र वृद्ध वयस्कों की सहायता करने वाले एक बिल्ली रोबोट के लिए गैर-मौखिक संचार संकेतों को डिजाइन करने पर एक उपयोगकर्ता-केंद्रित अध्ययन प्रस्तुत करता है, जिसमें यह पाया गया कि हालांकि दृश्य और श्रव्य संकेतों को संयोजित करने से रोबोट के इरादों को समझने में उच्चतम सटीकता प्राप्त होती है, लेकिन श्रव्य संकेत अकेले अक्सर कम प्रभावी या यहाँ तक कि प्रतिकूल होते हैं जब तक कि वे 'पर्रिंग' (purring) जैसी प्रबल भावनाओं को व्यक्त न करें।
यह शोध पत्र पीसवाइज़ कांस्टेंट स्ट्रेन दृष्टिकोण का उपयोग करके डिस्क्रीट कोसेराट रॉड्स के रूप में मॉडल किए गए क्वासी-स्टैटिक सॉफ्ट रोबोट्स के लिए स्टेट-फीडबैक लीनियराइजेशन पर आधारित फीडबैक कंट्रोल लॉज़ प्रस्तुत करता है, जो संख्यात्मक सिमुलेशन के माध्यम से प्रभावी एंड-इफ़ेक्टर ट्रैजेक्टरी ट्रैकिंग और शेप कंट्रोल का प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र अनुकूलित और गतिज रूप से व्यवहार्य मल्टी-एजेंट मोशन प्लानिंग के लिए एक दो-चरणीय ढांचे का प्रस्ताव करता है जो कॉन्फ्लिक्ट-बेस्ड सर्च जैसे एल्गोरिदम से एक प्रारंभिक व्यवहार्य समाधान को बाद के मल्टी-फेज ऑप्टिमल कंट्रोल सुधार चरण के साथ जोड़ता है, जो ट्रैक्टर-ट्रेलर सिस्टम पर इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है जहाँ CBS, PBS और लैटिस-आधारित प्लानर्स, सेफ इंटरवल पाथ प्लानिंग से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
यह शोध पत्र एक लर्निंग-आधारित बैकवर्ड रीच-अवॉयड ट्यूब फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो उच्च-आयामी अंतरिक्ष यान डॉकिंग को सुरक्षित बनाने के लिए हैमिल्टन-जैकोबी संरचना को MPC पर्यवेक्षण के साथ एकीकृत करता है, जिसमें ऑफलाइन एक न्यूरल वैल्यू फंक्शन को प्रशिक्षित किया जाता है और ऑनलाइन ग्रेडिएंट-ड्रिवन एवं टर्मिनल MPC कंट्रोलर्स के माध्यम से इसे तैनात किया जाता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर सफलता दर और दक्षता प्राप्त होती है।
यह शोधपत्र OT-MPC को प्रस्तुत करता है, जो एक सैंपलिंग-आधारित मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल एल्गोरिदम है जो नियंत्रण अनुक्रमों (control sequences) और कम-लागत वाले प्रस्तावों (low-cost proposals) के बीच इष्टतम कपलिंग्स की गणना करके मौजूदा विधियों की मोड-एवरेजिंग सीमाओं को दूर करने के लिए एंट्रॉपी-रेगुलराइज्ड ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट का लाभ उठाता है, जिससे जटिल गैर-रेखीय रोबोटिक कार्यों में वास्तविक समय के प्रदर्शन और सफलता दर में सुधार होता है।
यह शोध पत्र नेचुरल ग्रेडिएंट गॉसियन एप्रोक्सिमेशन (NANO) फ़िल्टर प्रस्तुत करता है, जो एक ज्यामिति-जागरूक बेयसियन फ़िल्टरिंग ढांचा है जो गॉसियन वितरणों के सांख्यिकीय मैनिफोल्ड पर नेचुरल ग्रेडिएंट डिसेंट का लाभ उठाकर अवस्था अनुमानों को पुनरावृत्ति से परिष्कृत करता है और सहप्रसरण की धनात्मक निश्चितता को बनाए रखता है, जो रैखिक-गॉसियन मामलों में शास्त्रीय कलमन फ़िल्टरिंग के साथ एकीकृत होता है और उपग्रह अभिवृत्ति अनुमान और रोबोटिक्स जैसे जटिल गैररेखीय अनुप्रयोगों में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र स्टोकेस्टिक नॉनलीनियर सिस्टम्स के लिए एक फीडबैक मोशन प्लानिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो कॉन्ट्रैक्शन थ्योरी पर आधारित प्रोबेबिलिस्टिक रीचेबल ट्यूब्स के माध्यम से प्रेडिकेट इरोजन का उपयोग करके स्टोकेस्टिक समस्या को एक डिटर्मिनिस्टिक समस्या में बदलकर सिग्नल टेम्पोरल लॉजिक स्पेसिफिकेशन्स की उच्च-संभाव्यता संतुष्टि सुनिश्चित करता है।
यह शोध पत्र वैल्यू एक्सप्लिसिट प्रीट्रेनिंग (VEP) का प्रस्ताव करता है, जो एक स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) विधि है जो पर्यावरण-अपरिवर्तनीय (environment-invariant) निरूपणों को सीखने के लिए उप-इष्टतम अलेबल (unlabeled) प्रदर्शनों और मोंटे कार्लो वैल्यू अनुमानों का लाभ उठाती है, जो अत्याधुनिक दृष्टिकोणों की तुलना में ट्रांसफर सुदृढीकरण शिक्षण (transfer reinforcement learning) कार्यों में नमूना दक्षता और सामान्यीकरण में महत्वपूर्ण सुधार करती है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि विजन-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) मॉडल इंटरपोलेशन के माध्यम से आंतरिक टेक्स्ट लेटेंट्स (text latents) में हेरफेर करके टास्क एक्सट्रपलेशन और स्पेशियल ओवरफिटिंग के साथ अपने संघर्ष को दूर कर सकते हैं, एक ऐसी तकनीक जो नवीन निर्देश बेंचमार्क पर 83% सफलता दर प्राप्त करती है और छिपे हुए, मानव-अपठनीय प्रॉम्प्ट इंजेक्शन की क्षमता को प्रकट करती है।