4796 पेपर
यह शोध पत्र DEX-Mouse को प्रस्तुत करता है, जो एक कम लागत वाला, पोर्टेबल और कैलिब्रेशन-मुक्त टेलीऑपरेशन इंटरफ़ेस है जिसमें फोर्स फीडबैक है, जो ऑपरेटरों को अपने अग्रबाहुओं (forearms) पर सीधे कुशल रोबोटिक हाथों को माउंट करने में सक्षम बनाता है, जिससे विविध हेरफेर कार्यों के लिए उच्च कार्य पूर्णता दर, कम कार्यभार और ऑपरेटर-स्वतंत्र डेटा संग्रह प्राप्त होता है।
यह शोधपत्र CAVERS को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक मल्टीमॉडल डेटासेट है जिसमें एक प्राकृतिक कार्स्टिक गुफा के दो अलग-अलग कमरों से मिली मिलीमीटर-सटीक ग्राउंड ट्रुथ मोशन कैप्चर शामिल है, जिसे अंधेरे, अनियमित भूमिगत वातावरण में स्वायत्त रोबोटों की अनूठी धारणा और नेविगेशन चुनौतियों को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोध पत्र NEAT-NC को प्रस्तुत करता है, जो जैविक नेविगेशन कोशिकाओं से प्रेरित एक न्यूरो-इवोल्यूशनरी दृष्टिकोण है, जो स्थिर और गतिशील रोबोटिक वातावरण में प्रभावी वास्तविक समय पथ नियोजन के लिए रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क विकसित करने हेतु NEAT का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र एक डुअल पोज़-ग्राफ़ आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है जो स्वायत्त ड्रोन रेसिंग के लिए मजबूत, वास्तविक समय के स्थानीयकरण (लोकलइज़ेशन) को प्राप्त करने हेतु विजुअल ओडोमेट्री को सिमेंटिक गेट डिटेक्शन के साथ जोड़ता है, जो स्टैंडअलोन VIO और सिंगल-ग्राफ़ बेसलाइन की तुलना में ड्रिफ्ट को काफी कम करता है और सटीकता में सुधार करता है।
यह शोध पत्र 17 शास्त्रीय कवरेज पाथ प्लानिंग ह्यूरिस्टिक्स का मूल्यांकन करने के लिए 10,000 समुद्री-प्रेरित अनियमित षट्कोणीय ग्रिड उदाहरणों के एक पुनरुत्पादनीय बेंचमार्क को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि स्पष्ट लघुतम-पथ पुनर्संयोजन विश्वसनीय कवरेज सुनिश्चित करता है, विशिष्ट अवशिष्ट-डिग्री नीतियों वाला एक वार्नडॉर्फ वेरिएंट उच्चतम हैमिल्टनियन सफलता दर प्राप्त करता है और यह प्रदर्शित करता है कि कम रिपोर्ट किए गए कार्यान्वयन विवरण विरल ज्यामितीय ग्राफों पर प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं।
यह शोध पत्र FCBV-Net का प्रस्ताव करता है, जो एक श्रेणी-स्तरीय रोबोटिक पॉलिसी है जो द्विपक्षीय (bimanual) एक्शन वैल्यू प्रेडिक्शन को कंडिशन करने के लिए प्री-ट्रेन्ड फ्रोजन ज्योमेट्रिक फीचर्स का लाभ उठाती है, जिससे मौजूदा 2D और 3D बेसलाइन्स की तुलना में गारमेंट स्मूथिंग कार्यों में बेहतर सामान्यीकरण और दक्षता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र GRITS प्रस्तुत करता है, जो एक स्पिलेज-अवेयर गाइडेड डिफ्यूजन पॉलिसी है जो रोबोटिक फूड स्कूपिंग ट्रैजेक्टरीज को सुरक्षित परिणामों की ओर निर्देशित करने के लिए एक प्रशिक्षित स्पिलेज प्रेडिक्टर का उपयोग करता है, जिससे विविध और अनदेखी खाद्य श्रेणियों में उच्च कार्य सफलता और काफी कम स्पिलेज प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र HAMLET को पेश करता है, जो एक स्केलेबल फ्रेमवर्क है जो टाइम-कॉन्ट्रास्टिव मोमेंट टोकन और एक लाइटवेट मेमोरी मॉड्यूल को एकीकृत करके विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स को बढ़ाता है ताकि ऐतिहासिक संदर्भ का प्रभावी ढंग से लाभ उठाया जा सके, जिससे लॉन्ग-होरिजन और हिस्ट्री-डिपेंडेंट कार्यों पर रोबोटिक मैनिपुलेशन के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
X-Diffusion एक क्रॉस-एम्बॉडिमेंट लर्निंग फ्रेमवर्क है जो एम्बिएंट डिफ्यूजन का लाभ उठाकर शोर वाले मानव प्रदर्शनों (human demonstrations) पर रोबोट नीतियों को चुनिले ढंग से प्रशिक्षित करता है, जिससे कार्य-प्रासंगिक इरादे को प्रभावी ढंग से निकालने और एम्बॉडिमेंट-विशिष्ट अव्यवहारिकता को फ़िल्टर करने में मदद मिलती है ताकि मैनिपुलेशन सफलता दर में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।
यह शोध पत्र RoboTAG प्रस्तुत करता है, जो एक मोनोक्यूलर RGB छवियों से रोबोट पोज़ का अनुमान लगाने के लिए एक एंड-टू-एंड फ्रेमवर्क है, जो 3D प्रायोरिटीज़ (priors) को शामिल करने और दुर्लभ लेबल वाले डेटा पर निर्भरता को कम करने के लिए सह-विकसित (co-evolving) 2D और 3D शाखाओं वाले एक टोपोलॉजिकल अलाइनमेंट ग्राफ का लाभ उठाता है, जिससे सिम-टू-रियल गैप को संबोधित किया जा सके।