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यह शोध पत्र MARLIN को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड फ्रेमवर्क है जो मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को निर्देशित करने के लिए भाषा-आधारित इंटर-रोबोट नेगोशिएशन का लाभ उठाता है, जिससे अंतिम प्रदर्शन से समझौता किए बिना प्रशिक्षण के शुरुआती चरणों के दौरान सुरक्षित और अधिक प्रभावी अन्वेषण सक्षम होता है।
यह शोधपत्र TacMan-Turbo को प्रस्तुत करता है, जो एक सक्रिय स्पर्श नियंत्रण ढांचा (proactive tactile control framework) है जो संपर्क विचलनों (contact deviations) को काइनेमैटिक जानकारी के रूप में व्याख्यायित करके भविष्य कहनेवाला समायोजन (predictive adjustments) सक्षम बनाने के माध्यम से आर्टिकुलेटेड ऑब्जेक्ट मैनिपुलेशन में प्रभावशीलता और दक्षता के बीच के समझौते को हल करता है, जिससे पूर्व काइनेमैटिक मॉडल पर निर्भर किए बिना विविध सिम्युलेटेड और वास्तविक दुनिया के कार्यों में 100% सफलता और बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र मिक्स्ड-डेंसिटी डिफ्यूज़र (MDD) का प्रस्ताव करता है, जो एक डिफ्यूजन प्लानर है जो प्रक्षेपवक्र (ट्रैजेक्टरी) जनरेशन घनत्व को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए ट्यूनेबल, गैर-समान टेम्पोरल रेजोल्यूशन का उपयोग करता है, जिससे महत्वपूर्ण प्रक्षेपवक्र खंडों में सघन भविष्यवाणी की आवश्यकता के साथ स्पार्स-स्टेप प्लानिंग के लाभों को संतुलित करते हुए D4RL बेंचमार्क पर नया स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त किया जाता है।
यह शोध पत्र ग्रेडिएंट बाउंड्स की गणना के लिए लीनियर बाउंड प्रोपेगेशन को विस्तारित करने और CBF स्थितियों के लीनियर सन्निकटन (linear approximations) प्राप्त करने के लिए उन्हें मैकॉर्मिक रिलैक्सेशन (McCormick relaxation) के साथ संयोजित करने के माध्यम से न्यूरल कंट्रोल बैरियर फंक्शन्स को सत्यापित करने के लिए एक स्केलेबल फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जिससे एक एडेप्टिव, पैरेललाइज़ेबल रिफाइनमेंट रणनीति के माध्यम से बड़े नेटवर्क का सत्यापन सक्षम होता है।
यह शोध पत्र RoboCOIN को प्रस्तुत करता है, जो 16 वातावरणों में 15 विविध रोबोटिक प्लेटफॉर्म से एकत्र किए गए 1,80,,000 से अधिक द्विपक्षीय हेरफेर (bimanual manipulation) प्रदर्शनों का एक बड़े पैमाने का, ओपन-सोर्स डेटासेट है, जिसमें मल्टी-एम्बॉडिमेंट हेरफेर अनुसंधान को आगे बढ़ाने के लिए एक पदानुक्रमित क्षमता पिरामिड (hierarchical capability pyramid) और CoRobot प्रोसेसिंग पाइपलाइन शामिल है।
यह शोध पत्र जटिल, समय-परिवर्तनीय मॉडल विक्षोभों के अधीन प्रणालियों के लिए सुरक्षा गारंटी में सुधार करने हेतु न्यूरल ओडीई (Neural ODEs) का उपयोग करके एक ऑनलाइन लर्निंग-संवर्धित उच्च-क्रम अनुकूली बाधा अवरोध फलन (high-order adaptive control barrier function) प्रस्तावित करता है, जिसे तेज़ हवाओं में बाधाओं के बीच नेविगेट करने वाले नैनो क्वाड्रोटर पर सफलतापूर्वक प्रदर्शित किया गया है।
यह शोध पत्र एक सिमेंटिक कंपोजिशनल डिफ्यूजन ट्रांसफॉर्मर का उपयोग करके एक पुनरावृत्ति संरचनात्मक डेटा जनरेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो अनदेखे कार्य संयोजनों के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले रोबोटिक ट्रांज़िशन को संश्लेषित करने के लिए है, जिसे आगे ऑफलाइन सुदृढीकरण शिक्षण (ऑफलाइन रिइन्फोर्समेंट लर्निंग) के माध्यम से परिष्कृत किया जाता है ताकि लगभग पूर्ण ज़ीरो-शॉट सामान्यीकरण प्राप्त किया जा सके।
DisCo-FLoc एक रे रेड रिग्रेशन प्रेडिक्टर (ray regression predictor) और एक नवीन द्वैत-स्तरीय कंट्रास्टिव लर्निंग फ्रेमवर्क (dual-level contrastive learning framework) को पेश करके विजुअल फ्लोरप्लान लोकलाइजेशन में अस्पष्टता और एनोटेशन सीमाओं को संबोधित करता है, जो अतिरिक्त सिमेंटिक लेबल की आवश्यकता के बिना डेप्थ-अवेयर विजुअल फीचर्स को ज्यामितीय संरचनाओं के साथ मेल खाता है।
यह शोध पत्र VP-VLA का प्रस्ताव करता है, जो एक दोहरा-प्रणाली ढांचा (dual-system framework) है जो एक संरचित विजुअल प्रॉम्प्टिंग इंटरफेस के माध्यम से उच्च-स्तरीय तर्क (high-level reasoning) को निम्न-स्तरीय निष्पादन (low-level execution) से अलग करके विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स को उन्नत करता है, जिससे रोबोटिक कार्यों में स्थानिक सटीकता और मजबूती में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र मानव-रोबोट संपर्क में कम लागत वाले, सेंसरलेस गेज़-फॉलोइंग (दृष्टि-अनुगमन) के लिए एक तंत्रिका विज्ञान-आधारित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो आपसी दृष्टि का भ्रम पैदा करने के लिए मानव दृश्य प्रणाली की उत्तलता पूर्वधारणा (convexity prior) का लाभ उठाता है, जिससे साधारण, एक डॉलर से भी कम कीमत वाले कार्डबोर्ड रोबोटों का उपयोग करके महंगे सेंसर, गणना और गोपनीयता संबंधी चिंताओं को समाप्त किया जा सके।