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EgoLive एक बड़े पैमाने का, उच्च-गुणवत्ता वाला एगोसेंट्रिक (egocentric) डेटासेट है जिसमें विविध, वास्तविक दुनिया के मानवीय कार्यों की दिनचर्या और सटीक मल्टी-मोडल एनोटेशन शामिल हैं, जिसे सामान्यीकरण योग्य रोबोटिक मैनिपुलेशन मॉडल के विकास को गति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोधपत्र भौतिकी-जागरूक प्रतीकात्मक सिमुलेशन (physics-aware symbolic simulation) के मूल्यांकन के लिए एक नया बेंचमार्क, PhysCodeBench पेश करता है, और एक सेल्फ-करेक्टिव मल्टी-एजेंट रिफाइनमेंट फ्रेमवर्क (SMRF) प्रस्तावित करता है जो प्राकृतिक भाषा के भौतिक विवरणों और निष्पादन योग्य 3D सिमुलेशन के बीच के अंतर को पाटने के लिए विशिष्ट एजेंटों का उपयोग करके मौजूदा मॉडलों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
ट्यूब डिफ्यूजन पॉलिसी (TDP) एक नवीन इमिटेशन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो संपर्क-समृद्ध वातावरणों में तेज़, प्रतिक्रियाशील और सुदृढ़ विजुअल-टैक्टाइल मैनिपुलेशन को सक्षम करने के लिए डिफ्यूजन मॉडल्स की अभिव्यंजक शक्ति को ट्यूब-आधारित फीडबैक कंट्रोल के साथ जोड़ता है।
यह शोधपत्र AWARE को प्रस्तुत करता है, जो एक पदानुक्रमित सुदृढीकरण शिक्षण (hierarchical reinforcement learning) ढांचा है जो व्हील्ड-लेग्ड रोबोटों को उनके हाइब्रिड आकारिकी (hybrid morphology) का स्वाभाविक रूप से लाभ उठाकर विविध उभरती चालों (emergent gaits) और अपवर्तक व्यवहारों को उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है, जिससे वे मजबूत, उच्च-गतिशील रिफ्लेक्सिव बाधा निवारण प्राप्त कर सकते हैं।
यह सर्वेक्षण प्रशिक्षण और अनुमान चरणों में खतरों, सुरक्षा उपायों, मूल्यांकन और परिनियोजन चुनौतियों को व्यवस्थित करके विज़न-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) मॉडलों में सुरक्षा का एक एकीकृत अवलोकन प्रदान करता है, साथ ही पारंपरिक रोबोटिक और LLM सुरक्षा से VLA-विशिष्ट जोखिमों को अलग करता है और क्षेत्र के लिए प्रमुख खुली समस्याओं को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र एक मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (MPC) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो एक रीचेबिलिटी-आधारित सुरक्षा मान फलन (safety value function) को टर्मिनल बाधा के रूप में शामिल करके स्वायत्त प्रणालियों के लिए दीर्घकालिक सुरक्षा सुनिश्चित करता है, जो पारंपरिक तरीकों के मुकाबले कम रूढ़िवादी और अधिक सुदृढ़ विकल्प प्रदान करता है।
5-12 वर्ष की आयु के बच्चों वाले परिवारों से जुड़े दो अध्ययनों के माध्यम से, यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि रोबोट-मध्यस्थ संचार (robot-mediated communication), जो व्यवहार रणनीति और संचार मोड के आधार पर भिन्न होता है, को पहल (initiative), समय (timing) और गोपनीयता (privacy) से संबंधित चुनौतियों का समाधान करते हुए माता-पिता और बच्चों के बीच संबंधों को बढ़ावा देने के लिए कैसे डिज़ाइन किया जा सकता है।
यह शोध पत्र एक सामाजिक रोबोट प्रणाली के डिज़ाइन, विकास और मूल्यांकन को प्रस्तुत करता है जो घर पर आधारित गतिविधियों और संचार का समर्थन करके परिवार-स्कूल साझेदारी को सुगम बनाता है, जिससे इस बारे में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है कि परिवार तकनीक को कैसे एकीकृत करते हैं, माता-पिता की सुविधा की भूमिका क्या है, और इससे जुड़े लाभ एवं चुनौतियाँ क्या हैं।
यह शोध पत्र एक विस्तारित मॉडल प्रिडिक्टिव कॉन्टूरिंग कंट्रोल (MPCC) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो आर्टिकुलेटेड कमर्शियल वाहनों के लिए विशेष रूप से तैयार किया गया है, जिसमें फॉरवर्ड और रिवर्स दोनों युद्धाभ्यास (मैन्युवर्स) में सुरक्षित और स्थिर प्रक्षेपवक्र (ट्रैजेक्टरी) योजना सुनिश्चित करने के लिए परिदृश्य-निर्भर एंकर पॉइंट प्राथमिकता और स्पष्ट मल्टी-एक्सल रोड-बाउंड्री बाधाओं को शामिल किया गया है।
यह शोध पत्र FreqCache को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) फ्रेमवर्क है जो विजुअल-डोमेन टोकन कैशिंग विधियों की सीमाओं को दूर करने के लिए फ्रीक्वेंसी-डोमेन विश्लेषण का लाभ उठाकर विजन-लैंग्वेज-नेविगेशन मॉडल्स को त्वरित करता है, जिससे नगण्य ओवरहेड के साथ 1.59x की गति वृद्धि प्राप्त होती है।