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DualReg एक डुअल-स्पेस प्रतिमान (paradient) प्रस्तावित करके रिजिड रजिस्ट्रेशन में शोर वाले, आंशिक रूप से ओवरलैपिंग डेटा और रियल-टाइम प्रोसेसिंग की चुनौतियों का समाधान करता है, जो उच्च सटीकता और मौजूदा विधियों की तुलना में 32 गुना गति वृद्धि प्राप्त करने के लिए एक हल्के फ़िल्टरिंग तंत्र को मजबूत फीचर मिलान के साथ एक ज्यामितीय प्रॉक्सी-आधारित सॉल्वर के साथ जोड़ता है।
Vi-TacMan एक नवीन फ्रेमवर्क है जो ग्रैस्प इनिशियलाइजेशन के लिए मोटे विजुअल गाइडेंस और वास्तविक समय के कॉन्टैक्ट रेगुलेशन के लिए सटीक टैक्टाइल फीडबैक को सिनर्जिस्टिक रूप से संयोजित करके विविध आर्टिकुलेटेड ऑब्जेक्ट्स के सुदृढ़, मॉडल-मुक्त हेरफेर (manipulation) को प्राप्त करता है, जो सिम्युलेटेड और वास्तविक दुनिया के वातावरण में महत्वपूर्ण सामान्यीकरण प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र COMPAct को प्रस्तुत करता है, जो चार प्रकार के प्लैनेटरी एक्चुएटर्स के लिए द्रव्यमान और चौड़ाई को कम करने तथा दक्षता को अधिकतम करने के लिए CAD मॉडल को कम्प्यूटेशनल रूप से अनुकूलित और स्वचालित रूप से उत्पन्न करने वाला एक फ्रेमवर्क है, जिसका प्रयोगात्मक सत्यापन निर्मित डिज़ाइनों के उच्च प्रदर्शन की पुष्टि करता है।
यह शोध पत्र भौतिक मानव-रोबोट संपर्क में सुरक्षा बाधाओं की आलोचनात्मक समीक्षा करता है, विशेष रूप से ISO/TS 15066 द्वारा परिभाषित बाधाओं की, उनके व्युत्पत्ति और धारणाओं का परीक्षण करके सिस्टम के प्रदर्शन पर उनके प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए और सहयोगी औद्योगिक रोबोटों के लिए सुरक्षा मूल्यांकन में ऊर्जा की मौलिक भूमिका पर जोर देते हुए।
यह शोधपत्र एक भौतिकी-सूचित शिक्षण ढांचे (PICWGAN) को प्रस्तुत करता है जो सिग्नल क्षीणन (attenuation) और ज्यामितीय क्षरण (geometric degradation) के लिए भौतिक बाधाओं को एकीकृत करके प्रतिकूल मौसम में यथार्थवादी LiDAR डेटा उत्पन्न करता है, जिससे सिम-टू-रियल गैप काफी कम हो जाता है और डाउनस्ट्रीम 3D ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल के प्रदर्शन में सुधार होता है।
यह शोध पत्र एक नरम, हल्के और अनटेदर (untethered) फैब्रिक-आधारित न्यूमैटिक इंटरफेस प्रस्तुत करता है जो उच्च वर्गीकरण सटीकता के साथ मल्टीमॉडल टैक्टाइल फीडबैक सफलतापूर्वक प्रदान करता है, जो वर्चुअल और ऑगमेंटेड रियलिटी में यथार्थवादी हैप्टिक इंटरैक्शन के लिए एक व्यवहार्य कम लागत वाला समाधान पेश करता है।
यह शोध पत्र AURA प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टीमॉडल शेयर्ड ऑटोनॉमी फ्रेमवर्क है जो शहरी नेविगेशन को उच्च-स्तरीय मानवीय निर्देशों और निम्न-स्तरीय AI नियंत्रण में विभाजित करता है ताकि एक नवीन स्पेशियल-अवेयर इंस्ट्रक्शन एनकोडर और एक बड़े पैमाने के प्रशिक्षण डेटासेट के माध्यम से ऑपरेटर की थकान और टेकओवर की आवृत्ति को 44% तक कम किया जा सके।
यह शोध पत्र एजेंटिक फास्ट-स्लो प्लानिंग (Agentic Fast-Slow Planning) का प्रस्ताव करता है, जो एक पदानुक्रमित ढांचा है जो धारणा (perception), प्रतीकात्मक निर्णय लेने (symbolic decision-making) और प्रक्षेपवक्र पीढ़ी (trajectory generation) को प्राकृतिक समय-पैमानों (natural timescales) के माध्यम से अलग करके बड़े-मॉडल तर्क और वास्तविक समय नियंत्रण के बीच के अंतर को पाटता है ताकि स्वायत्त ड्राइविंग की मजबूती और दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।
यह शोध पत्र RAPNet प्रस्तुत करता है, जो एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क-आधारित दृष्टिकोण है जो मल्टी-ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग में रैंक किए गए असाइनमेंट की समस्या को एक बाइपार्टाइट ग्राफ के रूप में मॉडल करता है ताकि मौजूदा गिब्स सैंपलिंग विधियों की सटीकता संबंधी सीमाओं में सुधार किया जा सके और साथ ही गणनात्मक दक्षता को बनाए रखा जा सके।
यह शोध पत्र OpenGo को प्रस्तुत करता है, जो Unitree के Go2 प्लेटफॉर्म पर आधारित एक OpenClaw-संचालित रोबोटिक कुत्ता है, जो जटिल कार्यों और गतिशील वातावरणों के अनुकूल होने के लिए प्राकृतिक भाषा निर्देशों के माध्यम से रीयल-टाइम कौशल स्विचिंग, स्वायत्त सत्यापन और स्व-शिक्षण को सक्षम बनाता है।