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यह शोध पत्र RoboNeuron को प्रस्तुत करता है, जो एक मिडलवेयर लेयर है जो LLM एजेंटों के लिए Model Context Protocol (MCP) और ROS2 जैसे रोबोट मिडलवेयर के बीच एक सेतु का कार्य करती है, जिससे ROS स्कीमा से एजेंट-कॉल करने योग्य टूल्स को स्वचालित रूप से व्युत्पन्न करके मॉड्यूलर ऑर्केस्ट्रेशन और बिना किसी सिस्टम पुनर्गठन की आवश्यकता के निर्बाध बैकएंड ट्रांज़िशन सक्षम किया जा सके।
यह शोध पत्र स्वायत्त महासागरीय प्लेटफार्मों के लिए एक न्यूरल-असिस्टेड, मॉडल-फ्री फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो पारंपरिक मॉडल-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में प्रारंभिक हेडिंग अनुमान सटीकता में 53% का सुधार करता है और संरेखण समय को 67% तक कम करता है।
यह शोध पत्र DreamControl-v2 प्रस्तुत करता है, जो एक उन्नत ढांचा है जो बिना किसी मैनुअल फ़िल्टरिंग के सरल, स्केलेबल और अधिक सुदृढ़ स्वायत्त लोको-मैनिपुलेशन कौशल को सक्षम करने के लिए मानव और रोबोट डेटा को एकत्रित करके सीधे ह्यूमनॉइड रोबोट के मोशन स्पेस में एक गाइडेड डिफ्यूजन मॉडल को प्रशिक्षित करता है।
यह शोध पत्र सर्टिफिकेट-ड्रिवन कॉन्फ्लिक्ट-बेस्ड सर्च (CDCBS) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो पूर्णता सुनिश्चित करने और इनहेरिटेबल ग्लोबल फैक्टराइजेशन को सक्षम करने के लिए सर्टिफिकेट ट्रेजेक्टरीज का उपयोग करके घने वातावरण में क्लोज्ड-लूप मल्टी-एजेंट पाथ फाइंडिंग की स्केलेबिलिटी और समाधान की गुणवत्ता को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र एक डेटा-कुशल इमिटेशन लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एकल विशेषज्ञ प्रक्षेपवक्र (expert trajectories) से विविध छद्म-प्रदर्शन (pseudo-demonstrations) उत्पन्न करने के लिए कैमरा दृश्यों को स्केल करके रोबोट की सामान्यीकरण क्षमता को बढ़ाता है, जिससे व्यूपॉइंट इनवेरिएंस (viewpoint invariance) में सुधार होता है और सिंगल-व्यू पॉलिसी को अतिरिक्त मानव प्रदर्शनों की आवश्यकता के बिना परिनियोजन (deployment) के दौरान मल्टी-कैमरा डेटा का लाभ उठाने में सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र स्ट्रेचबॉट (StretchBot) को प्रस्तुत करता है, जो एक न्यूरो-सिम्बोलिक रोबोटिक फ्रेमवर्क है जो स्ट्रेचिंग रूटीन के लिए अनुकूलनशील मार्गदर्शन प्रदान करने हेतु मल्टीमॉडल धारणा को नॉलेज-ग्राफ-ग्राउंडेड एलएलएम (LLM) तर्क के साथ संयोजित करता है, और एक पायलट अध्ययन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि ऐसे अनुकूलनशील सिस्टम स्क्रिप्टेड दृष्टिकोणों की पूर्वानुमेयता को बनाए रखते हुए कथित प्रासंगिक प्रासंगिकता में सुधार करते हैं।
यह शोध पत्र सॉफ्टहैंड मॉडल-डब्ल्यू (SoftHand Model-W) का परिचय देता है, जो एक कॉम्पैक्ट, 3D-प्रिंटेड अंडरएक्टुएटेड रोबोटिक हैंड है जिसमें एक एकीकृत 2-DOF कलाई और कार्पल टनल से प्रेरित टेंडन रूटिंग शामिल है, जो वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में क्षतिपूरक हाथ की गतिविधियों को कम करके हेरफेर की बहुमुखी प्रतिभा और कार्य दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।
यह शोधपत्र TacViT प्रस्तुत करता है, जो एक विजन ट्रांसफॉर्मर-आधारित स्पर्श धारणा (tactile perception) मॉडल है जो विविध मल्टी-फिंगर्ड रोबोटिक हाथों और अनदेखे सेंसरों में संपर्क गुणों के अनुमान को सामान्य करने के लिए ग्लोबल सेल्फ-अटेंशन का लाभ उठाता है, जिससे पारंपरिक CNN की डेटा-गहन पुनप्रशिक्षण सीमाओं पर विजय प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र एक हल्के, दोहरी-मोटर वाले फिंगरटिप हैप्टिक डिवाइस को प्रस्तुत करता है जो अद्वितीय दबाव पैटर्न के माध्यम से किनारे और सतह के संपर्क के बीच प्रभावी ढंग से अंतर करता है, जिससे वर्चुअल रियलिटी में ऑब्जेक्ट मैनिपुलेशन फिडेलिटी को बढ़ाने के लिए उच्च उपयोगकर्ता वर्गीकरण सटीकता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र एक अनुकूलन योग्य, कपड़े-आधारित सॉफ्ट रोबोटिक ग्लव प्रस्तुत करता है जिसमें डुअल-एक्शन एक्चुएटर्स हैं जो न्यूरोलॉजिकल विकारों वाले व्यक्तियों के लिए प्राकृतिक पकड़ पैटर्न को सक्षम करके और मांसपेशियों के प्रयास को कम करके एर्गोनोमिक हैंड रिहैबिलिटेशन (हस्त पुनर्वास) को प्रभावी ढंग से सहायता प्रदान करते हैं, हालांकि वर्तमान में कार्य पूरा करने की गति में सीमाएं मौजूद हैं।