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यह शोध पत्र निरंतर रोबोटों (continuum robots) के लिए एक नवीन फैक्टर ग्राफ-आधारित आकार अनुमान विधि प्रस्तुत करता है जो उच्च सटीकता और मौजूदा बेसलाइन की तुलना में कम ओरिएंटेशन त्रुटि के साथ संक्षिप्त, संभाव्य अवस्था अनुमान प्राप्त करने के लिए एक निम्न-आयामी ज्यामितीय परिवर्तनशील स्ट्रेन (Geometric Variable Strain) पैरामीट्रिकरण को मैग्नस एक्सपेंशन-व्युत्पन्न काइनेमैटिक फैक्टर के साथ एकीकृत करता है।
यह शोधपत्र निरंतरता वाले रोबोटों (कंटीन्यूम रोबोट्स) के लिए एक संपर्क-जागरूक नियोजन और नियंत्रण ढांचे को प्रस्तुत करता है जो हानिकारक अंतःक्रियाओं का मूल्यांकन और दंडित करता है जबकि सौम्य संपर्क की अनुमति देता है, जिससे अत्यधिक संकुचित शारीरिक वातावरण के भीतर लक्ष्यों तक पहुँचने में 100% सफलता के साथ विश्वसनीय नेविगेशन सक्षम होता है।
यह शोध पत्र PLAF को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो 2D में सटीक, भाषा-संरेखित पिक्सेल-वार फीचर निष्कर्षण और एक कुशल स्टोरेज योजना प्राप्त करता है ताकि रेडंडेंसी (अनावश्यकता) को कम करते हुए स्केलेबल, ओपन-वोकैबुलरी 3D सीन अंडरस्टैंडिंग को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र ड्यूल-टोपोलॉजी इलास्टिक एक्चुएटर (DTEA) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डिज़ाइन है जो सीरीज़ और पैरेलल इलास्टिक एक्चुएटर टोपोलॉजी के बीच वास्तविक समय में स्विच करने में सक्षम बनाता है, जिसे एक प्रोटोटाइप द्वारा मान्य किया गया है जो सुदृढ़ 33.33 ms स्विचिंग समय और प्रत्येक मोड में विशिष्ट कठोरता एवं विक्षोभ अस्वीकरण (डिस्टर्बेंस रिजेक्शन) विशेषताओं को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक क्लोज्ड-फॉर्म नियम (closed-form rule) व्युत्पन्न करके सिंक्रोनाइज्ड (synchronized) यूएवी रिप्लेसमेंट डिमांड के तहत मौजूदा फ्लीट-साइजिंग विधियों की मिशन-स्तरीय विश्वसनीयता विफलता को संबोधित करता है, जो यह सुनिश्चित करने के लिए स्पेयर ड्रोन्स का एक विशिष्ट बफर जोड़ता है कि सफलता बनी रहे, भले ही सभी सक्रिय इकाइयाँ एक साथ समाप्त हो जाएं।
यह शोध पत्र बेल-प्रेरित (vine-inspired) रोबोटों के लिए एक पुनर्गठनीय न्यूमैटिक जॉइंट आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है जो स्थानीयकृत, दबाव-ट्यून करने योग्य सुदृढ़ीकरण (stiffening) और आकार लॉक करने की क्षमता प्रदान करता है, जिससे अक्षीय कठोरता और भार वहन क्षमता की अंतर्निहित सीमाओं को दूर करते हुए अनियंत्रित वातावरण में विश्वसनीय हेरफेर और नेविगेशन को सुगम बनाया जा सके।
VADF फ्रेमवर्क कठिनाई-जागरूक प्रशिक्षण के लिए एक एडेप्टिव लॉस नेटवर्क और अनुकूलनशील, जटिलता-जागरूक अनुमान शेड्यूलिंग के लिए एक पदानुक्रमित विजन टास्क सेगमेंटर पेश करके रोबोटिक डिफ्यूजन पॉलिसियों की धीमी अभिसरण (कन्वर्जेंस) और अनुमान विफलताओं को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र DENALI को प्रस्तुत करता है, जो कम लागत वाले सेंसरों से प्राप्त टाइम-रिज़ॉल्व्ड (time-resolved) LiDAR हिस्टोग्राम का पहला बड़े पैमाने पर वास्तविक दुनिया का डेटासेट है, जो यह प्रदर्शित करता है कि डेटा-संचालित अनुमान (data-driven inference) गंभीर हार्डवेयर सीमाओं के बावजूद छिपी हुई वस्तुओं के सटीक नॉन-लाइन-ऑफ-साइट (non-line-of-sight) धारणा को सक्षम कर सकता है।
यह सर्वेक्षण जनरेटिव मॉडल्स और कनेक्टेड एवं ऑटोमेटेड व्हीकल्स (CAVs) के प्रतिच्छेदन का अन्वेषण करता है, जिसमें भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग (predictive modeling), सिमुलेशन और निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाने के लिए उनके एकीकरण की क्षमता का विश्लेषण किया गया है, साथ ही परिवहन में सुरक्षा और नवाचार के लिए इससे जुड़े लाभों, चुनौतियों और भविष्य की संभावनाओं को भी संबोधित किया गया है।
AFFORD2ACT एक हल्का, अफोर्डेंस-गाइडेड फ्रेमवर्क है जो टेक्स्ट और इमेज इनपुट को सिमेंटिक कीपॉइंट्स के एक संक्षिप्त सेट में डिस्टिल करता है, जिससे रोबोटिक मैनिपुलेशन पॉलिसीज़ को घने (dense) रिप्रेजेंटेशन या प्रोप्रियोसेप्शन पर निर्भर किए बिना विविध वास्तविक दुनिया के कार्यों में उच्च सामान्यीकरण और डेटा दक्षता प्राप्त करने में सक्षम बनाया जा सके।