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यह शोध पत्र एक मॉर्फोलॉजी-कंडीशन्ड क्वाड्रुपेडल वर्ल्ड मॉडल (QWM) प्रस्तुत करता है जो जनरेटिव डायनेमिक्स को रोबोट इंजीनियरिंग विशिष्टताओं पर स्पष्ट रूप से कंडिशन करता है न कि उन्हें अंतर्निहित रूप से अनुमानित करता है, जिससे बिना पुनप्रशिक्षण के विविध क्वाड्रुपेडल एम्बॉडिमेंट्स में ज़ीरो-शॉट सामान्यीकरण और सुरक्षित नियंत्रण सक्षम होता है।
WOMBET एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो रोबोटिक्स में सोर्स टास्क से उच्च-गुणवत्ता वाला, अनिश्चितता-फ़िल्टर किया गया ऑफलाइन डेटा उत्पन्न करने के लिए एक वर्ल्ड मॉडल को संयुक्त रूप से सीखने और उसे टारगेट टास्क पर अनुकूल रूप से फाइन-ट्यून करने के माध्यम से सैंपल-एफिशिएंट और रोबस्ट रिइन्फोर्समेंट लर्निंग को बढ़ाता है।
यह शोधपत्र एक बहुविध (multimodal), भौतिक रूप से आधारित 3D जनरेटिव फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो गंभीर हैंड ऑक्लूजन (हाथ द्वारा अवरोध) के तहत मेट्रिक-स्केल अमोडल ऑब्जेक्ट रिकंस्ट्रक्शन और पोज़ एस्टीमेशन प्राप्त करने के लिए प्रोप्रियोसेप्शन (proprioception) और मल्टी-कॉन्टैक्ट टच सिग्नल्स का लाभ उठाता है, जो भौतिक-आधारित उद्देश्यों और डिफरेंशिएबल डिकोडर गाइडेंस के माध्यम से अस्पष्टता को कम करके और भौतिक निरंतरता सुनिश्चित करके केवल विज़न-आधारित बेसलाइन्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र Wi2SAR प्रस्तुत करता है, जो एक स्वायत्त ड्रोन-आधारित वायरलेस प्रणाली है जो आधुनिक वाई-फाई उपकरणों के स्वचालित पुन: जुड़ाव व्यवहार को, ल्यूनेबर्ग लेंस-उन्नत दिशा-खोज दृष्टिकोण और अनुकूलन योग्य नेविगेशन के साथ जोड़कर, मौजूदा बुनियादी ढांचे पर निर्भर रहे बिना जंगली वातावरण में पीड़ितों को कुशलतापूर्वक खोजने और बचाने के लिए उपयोग करती है।
यह शोध पत्र मल्टी-विजुअल-मोडल विजन-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) मॉडल्स के लिए एक त्रि-चरणीय टोकन प्रूनिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो न्यूनतम सटीकता हानि के साथ 2.55x तक इन्फरेंस स्पीडअप प्राप्त करने के लिए 2D/3D मोडैलिटी सैलिएंस अंतरों को गतिशील रूप से कैप्चर करता है।
यह शोध पत्र एक फैब्रिकेशन वर्कफ़्लो और प्रयोगात्मक सत्यापन प्रस्तुत करता है जो नरम, स्ट्रेचेबल इलेक्ट्रोएडहेसिव फीट (electroadhesive feet) के लिए है जो सक्रिय होने पर महत्वपूर्ण शीयर एडहेसन बलों (shear adhesion forces) को उत्पन्न करके एक क्रेज़ीफ्लाई क्वाड्रोटर को चिकनी, घुमावदार सतहों से विश्वसनीय रूप से बैठने और अलग होने में सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र POMDAR को प्रस्तुत करता है, जो मानव मोटर नियंत्रण वर्गीकरणों पर आधारित एक एकीकृत, ओपन-सोर्स बेंचमार्क है, जो मानकीकृत हेरफेर कार्यों और विभिन्न डिज़ाइनों के बीच वस्तुनिष्ठ तुलना सक्षम करने के लिए थ्रूपुट-आधारित स्कोरिंग मीट्रिक के माध्यम से मानवोचित रोबोटिक हाथों की निपुणता को परिभाषित और मात्रात्मक रूप से मापता है।
यह शोध पत्र एक ऑनलाइन इरादा पूर्वानुमान (इंटेंशन प्रेडिक्शन) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो लक्ष्य अवस्था को एक इनवर्स ऑप्टिमल कंट्रोल समस्या में एक पैरामीटर के रूप में मानता है, और अज्ञात या समय-परिवर्तनीय गतिकी वाले स्वायत्त तंत्रों के लिए सटीक, अनुकूलन योग्य वास्तविक समय अनुमान प्राप्त करने हेतु एक शिफ्टिंग होराइजन रणनीति और कंट्रोल-इंफॉर्म्ड लर्निंग का उपयोग करता है।
यह शोधपत्र MADRI को प्रस्तुत करता है, जो मानव-रोबोट संपर्क के लिए एक मल्टीमॉडल विसंगति पहचान ढांचा (multimodal anomaly detection framework) है, जो वीडियो स्ट्रीम, रोबोट आंतरिक सेंसर और सीन ग्राफ से प्राप्त अर्थपूर्ण फीचर वेक्टर्स का पुनर्निर्माण करके सुरक्षा को बढ़ाता है ताकि पर्यावरणीय और आंतरिक सिस्टम दोनों विचलन को प्रभावी ढंग से पहचाना जा सके।
यह शोध पत्र एक डिवाइस-अज्ञेय (device-agnostic) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो शारीरिक रूप से प्रशंसनीय मस्कुलोस्केलेटल सिमुलेशन को सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) के साथ जोड़ता है ताकि स्केलेबल, व्यक्तिगत एक्सोस्केलेटन नियंत्रण नीतियां उत्पन्न की जा सकें जो व्यापक भौतिक परीक्षणों या कार्य-विशिष्ट ट्यूनिंग की आवश्यकता के बिना सक्षम और अक्षम दोनों व्यक्तियों के लिए चयापचय दक्षता और चाल समरूपता में सुधार करती हैं।