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AVS सिम (AVS Sim) एक ओपन-सोर्स, हाई-फिडेलिटी सिमुलेशन फ्रेमवर्क है जो Cosys-AirSim पर निर्मित है और इनलैंड तथा पोर्ट वातावरण के लिए यथार्थवादी वेसल डायनेमिक्स, समुद्री सेंसर सिमुलेशन और सिंथेटिक डेटासेट जनरेशन को एकीकृत करके स्वायत्त सतह वाहन अनुसंधान के लिए उपकरणों की कमी को दूर करता है।
यह शोध पत्र नेमेसिस (NemeSys) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन स्वायत्त अंतर्जलीय वाहन प्रणाली है जो कम-बैंडविड्थ वाले मैग्नेटोइलेक्ट्रिक सिग्नलिंग के माध्यम से जीपीएस-रहित वातावरण में वास्तविक समय में मिशन पुनर्गठन और अनुकूलन योग्य स्वायत्तता को सक्षम बनाती है, जिसे सिमुलेशन और फील्ड परीक्षणों द्वारा न्यूनतम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ तीव्र व्यवहार स्विचिंग प्राप्त करने के लिए मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र मल्टी-रोबोट ईवी बैटरी डिसअसेंबली के लिए एक विजन-ड्रिवन, क्लोज्ड-लूप टास्क-एंड-मोशन प्लानिंग (TAMP) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो मानक दृष्टिकोणों की तुलना में पाथ लेंथ, मेक्सपैन और टकराव के जोखिमों को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए लर्निंग-बेस्ड मोशन प्लानिंग को एक हाइब्रिड सेफ्टी लेयर के साथ एकीकृत करता है।
मैक्रोनैव (MacroNav) एक लर्निंग-आधारित नेविगेशन फ्रेमवर्क है जो अज्ञात वातावरणों में कुशल, उच्च-प्रदर्शन वाली स्वायत्त नेविगेशन प्राप्त करने के लिए एक हल्के, मल्टी-टास्क सेल्फ-सुपरवाइज्ड कॉन्टेक्स्ट एनकोडर को रिइन्फोर्समेंट लर्निंग पॉलिसी के साथ जोड़ता है, जो उत्कृष्ट कम्प्यूटेशनल दक्षता के साथ मल्टी-स्केल स्थानिक समझ को कैप्चर करता है।
यह शोध पत्र मल्टी-एक्सिस मैन्युफैक्चरिंग के लिए एक डिफरेंशिएबल, इम्प्लिसिट न्यूरल फील्ड-आधारित फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो लेयर जनरेशन और टूलपाथ डिज़ाइन को एक एकल पाइपलाइन में एकीकृत करता है, जिससे कोलिजन अवॉयडेंस (टक्कर से बचाव) पर सीधा नियंत्रण और एडिटिव एवं सबट्रैक्टिव दोनों अनुप्रयोगों के लिए प्रोसेस प्लानिंग का संयुक्त अनुकूलन सक्षम होता है।
यह शोध पत्र एक 2D-से-3D पाइपलाइन के माध्यम से विजुअल फाउंडेशन मॉडल्स से ज्ञान को डिस्टिल करके, बिना मैनुअल एनोटेशन के एक फ्रेम-वाइज इंडोर LiDAR सिमेंटिक सेगमेंटेशन मॉडल को प्रशिक्षित करने की व्यवहार्यता को प्रदर्शित करता है, जो सूडो-लेबल्स पर 56% mIoU और वास्तविक लेबल्स पर 36% mIoU प्राप्त करता है।
यह शोधपत्र एक पीजोइलेक्ट्रिक स्लिप-स्टिक प्रेरित तंत्र विकसित करके एरोबैट (Aerobat) फ्लैपिंग-विंग रोबोट पर थ्रस्ट रेगुलेशन की जांच करता है, जो विंग लिंकेज की प्रभावी लंबाई को गतिशील रूप से नियंत्रित करने के लिए उपयोग किया जाता है, जिससे बल आउटपुट और वैकल्पिक एक्चुएशन विधियों के साथ प्रारंभिक चुनौतियों के बावजूद स्वतंत्र विंग थ्रस्ट नियंत्रण सक्षम होता है।
यह शोध पत्र मानव-क्वाड्रोटर सहयोगात्मक भार परिवहन के लिए एक नवीन कार्य-अनुकूलित एडमिटेंस नियंत्रक (task-adaptive admittance controller) प्रस्तुत और प्रयोगात्मक रूप से मान्य करता है, जो पारंपरिक स्थिर या परिवर्तनीय केबल दृष्टिकोणों की तुलना में सिस्टम की प्रतिक्रियाशीलता और गति की सुगमता को बढ़ाने के लिए गतिशील केबल-लंबाई विनियमन का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र गेटेड मेमोरी पॉलिसी (GMP) का प्रस्ताव करता है, जो एक विज़ुओमोटर फ्रेमवर्क है जो एक मेमोरी गेट और क्रॉस-अटेंशन तंत्र के माध्यम से ऐतिहासिक डेटा से कब और क्या प्राप्त करना है, इसे गतिशील रूप से सीखता है, और साथ ही मजबूती बढ़ाने के लिए डिफ्यूजन नॉइज़ का उपयोग करता है, जिससे मार्कोवियन क्षमताओं से समझौता किए बिना नॉन-मार्कोवियन रोबोटिक कार्यों पर प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार होता है।
यह शोध पत्र एक एआई-सक्षम कैस्केडेड हाइब्रिड विजन/फोर्स कंट्रोल फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो टेंडन-ड्रिवन एरियल कॉन्टिनम मैनिपुलेटर्स के लिए निरंतर-तनाव मॉडलिंग (constant-strain modeling), फास्ट फिक्स्ड-टाइम स्लाइडिंग मोड कंट्रोल और ग्राफ न्यूरल नेटवर्क-आधारित फीचर एक्सट्रैक्शन को एकीकृत करता है ताकि स्थिर वातावरण के साथ स्वायत्त भौतिक संपर्क के लिए अनिश्चितताओं का सुदृढ़, ऑनलाइन लर्निंग प्राप्त किया जा सके।