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यह शोध पत्र RK-MPC प्रस्तुत करता है, जो एक वास्तविक समय, डेटा-संचालित मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल फ्रेमवर्क है जो विविध और असमतल ऑफ-रोड टेरेन में मजबूत, उच्च-आवृत्ति वाले क्वाड्रुपेड लोकोमोशन को सक्षम करने के लिए एक नोमिनल टेम्पलेट मॉडल को एक सीखे हुए लीनियर रेसिडुअल प्रेडिक्टर के साथ जोड़ता है।
यह शोधपत्र BiDexGrasp प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक ढांचा है जो 9.7 मिलियन एनोटेशन वाले एक बड़े पैमाने के द्विपक्षीय दक्ष ग्रैस्प (bimanual dexterous grasp) डेटासेट के निर्माण के लिए एक नवीन दो-चरणीय संश्लेषण पाइपलाइन को अनदेखी वस्तुओं पर समन्वित, उच्च-गुणवत्ता वाले ग्रैस्पिंग को सक्षम करने के लिए एक ज्यामिति-आकार-अनुकूली जनरेटिव मॉडल के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र लॉजिकल रोबोट्स (Logical Robots) का परिचय देता है, जो एक संवादात्मक मल्टी-एजेंट सिमुलेशन प्लेटफॉर्म है जो लॉजिका (Logica) भाषा में स्वायत्त रोबोट व्यवहारों के डिक्लेरेटिव विनिर्देशन को सक्षम बनाता है, जो सेंसर अवलोकनों को मोटर आउटपुट से मैप करने वाले तार्किक विधेयकों (logical predicates) के माध्यम से निम्न-स्तरीय प्रतिक्रियात्मक नियंत्रण और उच्च-स्तरीय योजना को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र एक मल्टी-रोबोट सेवा प्रोटोटाइप प्रस्तुत और मान्य करता है जो वास्तविक दुनिया के वातावरण में वितरित प्रणालियों (डिस्ट्रिब्यूटेड सिस्टम) के समन्वय की जटिलताओं को संबोधित करने के लिए एग्रीगेट प्रोग्रामिंग का लाभ उठाता है, जो सिमुलेशन और एक विश्वविद्यालय पुस्तकालय में परीक्षणों दोनों के माध्यम से अपनी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।
यह अध्ययन दर्शाता है कि टाइप I जोड़ रिसेप्टर्स (joint receptors) का बायोमिमेटिक रोबोटिक मॉडलिंग उनके सटीक प्रोप्रियोसेप्टिव सेंसिंग (proprioceptive sensing) के लिए महत्वपूर्ण और पूर्व में कम आंके गए क्षमता (2 डिग्री से कम की त्रुटियों के साथ) को प्रकट करता है, जो पारंपरिक रूप से मान्यता प्राप्त भूमिका की तुलना में जोड़ रिसेप्टर्स की अधिक बड़ी भूमिका का सुझाव देता है और न्यूरोलॉजिकल स्थितियों में विभेदक प्रोप्रियोसेप्टिव कमियों (differential proprioceptive deficits) में नई अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
यह शोधपत्र RoSHI को प्रस्तुत करता है, जो एक बहुमुखी पहनने योग्य प्रणाली है जो कम लागत वाले IMUs को Project Aria चश्मे के साथ जोड़कर वैश्विक मीट्रिक फ्रेम में पूर्ण 3D मानव मुद्रा और आकार का मजबूती से अनुमान लगाता है, जिससे ह्युमनॉइड रोबोट नीतियों को प्रशिक्षित करने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले इन-द-वाइल्ड डेटा का संग्रह सक्षम होता है।
यह शोध पत्र CC-VPSTO प्रस्तुत करता है, जो एक वास्तविक समय (real-time), वितरण-अज्ञेय (distribution-agnostic) ढांचा है जो एक रिसीडिंग-होरिज़ोन (receding-horizon) MPC सेटिंग के भीतर अनिश्चितता के तहत कुशल और विश्वसनीय रोबोट प्रक्षेपवक्र (trajectories) उत्पन्न करने के लिए बायस-करेक्शन पैडिंग के साथ मोंटे कार्लो-आधारित चांस-कंस्ट्रेंड ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन 6-DoF पुनर्वास रोबोट प्रस्तुत करता है जो स्कैपुलर स्थिरीकरण को एकीकृत करके क्षतिपूरक गतिविधियों को दबाने और उच्च सटीकता के साथ प्राकृतिक स्कैपुलोह्यूमरल रिदम की नकल करने के माध्यम से फ्रोजन शोल्डर रोगियों के लिए व्यक्तिगत पैसिव रेंज ऑफ मोशन व्यायामों को स्वचालित करता है।
यह शोध पत्र STAR प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो कोडबुक कोलैप्स (codebook collapse) को रोकने के लिए रोटेशन-ऑगमेंटेड रेसिडुअल स्किल क्वांटाइजेशन (RaRSQ) और स्किल डिपेंडेंसीज़ को मॉडल करने के लिए एक कॉज़ल स्किल ट्रांसफॉर्मर (CST) को पेश करके रोबोटिक स्किल लर्निंग और कंपोज़िशन में सुधार करता है, जिससे बेंचमार्क और वास्तविक दुनिया के कार्यों पर बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोधपत्र COMB को प्रस्तुत करता है, जो एक कॉम्पैक्ट, ओपन-सोर्स, मॉड्यूलर रोबोटिक प्लेटफॉर्म है जिसे अपने एकीकृत पोजिशनिंग स्टेज, सीलबंद एक्सेस विंडो और विनिमेय पेलोड मॉड्यूल के माध्यम से मानक हनीबी ऑब्जर्वेशन फ्रेम्स के भीतर दोहराव योग्य, नियंत्रित इन-हाइव सेंसिंग और एक्चुएशन प्रयोगों को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।