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यह शोधपत्र बहुभुज वातावरणों (polygonal environments) में अनलेबल मल्टी-रोबोट मोशन प्लानिंग के लिए एक सामान्यीकृत बहुपद-समय (polynomial-time) एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो रोबोटों और बाधाओं के बीच अत्याधुनिक सेपरेशन ट्रेड-ऑफ्स में महत्वपूर्ण सुधार करता है, जिससे अधिक सघन रूप से भरे हुए परिवेशों में समाधान सक्षम होते हैं और कुल पथ लंबाई के लिए निरंतर-अनुमान (constant-approximation) गारंटी प्रदान करते हैं।
यह शोध पत्र सॉफ्ट रोबोटिक्स के लिए एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क-संचालित सह-डिज़ाइन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो विकसित होते रोबोटिक शरीरों के अनुकूल नियंत्रण रणनीतियों को अपनाने की चुनौती को दूर करने के लिए टोपोलॉजी-संगत इनहेरिटेंस (topology-consistent inheritance) और मॉर्फोलॉजी-अवेयर नीतियों का उपयोग करता है, जिससे पारंपरिक तरीकों की तुलना में बेहतर फिटनेस और अनुकूलन क्षमता प्राप्त होती है।
LoD-Loc v3 एक नवीन हवाई दृश्य स्थानीयकरण (aerial visual localization) विधि है जो घने शहरी वातावरण के लिए है और एक विशाल नए इंस्टेंस सेगमेंटेशन डेटासेट का लाभ उठाकर और सिमेंटिक से इंस्टेंस सिलुएट अलाइनमेंट की ओर स्थानांतरित होकर अपने पूर्ववर्ती की सामान्यीकरण और अस्पष्टता संबंधी सीमाओं को दूर करती है।
यह शोध पत्र एक तुलनात्मक अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि डेल्टा-सिग्मा मॉड्यूलेशन के साथ निरंतर मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (Model Predictive Control), गणनात्मक रूप से सीमित अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है, वहीं प्रत्यक्ष मिक्स्ड-इंटीजर (Mixed-Integer) MPC, विशेष रूप से कम-थ्रस्ट व्यवस्थाओं में, बाइनरी थ्रस्टर नियंत्रण के लिए बेहतर ईंधन दक्षता और स्थिरता प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन हाइब्रिड मोशन प्लानिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो औद्योगिक मैग्नेटिक लेविटेशन प्लेटफॉर्म पर स्केलेबल, सुरक्षित और रियल-टाइम मल्टी-एजेंट कंट्रोल को सक्षम करने के लिए विकेंद्रीकृत (decentralized) ADMM को केंद्रीकृत (centralized) HOCBF के साथ जोड़ता है, जो सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया की तैनाती दोनों के माध्यम से क्लासिकल सेंट्रलाइज्ड MPC की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोधपत्र Co-Ego को प्रस्तुत करता है, जो क्वाड्रुपेड गाइड डॉग रोबोट्स के लिए एक नवीन नेविगेशन प्रणाली है जो व्यूपॉइंट एसिमेट्री (दृष्टिकोण विषमता) की समस्या को प्रभावी ढंग से हल करने और उन खतरों से होने वाली टक्करों को रोकने के लिए रोबोट के ग्राउंड-लेवल सेंसर को उपयोगकर्ता के उन्नत एर्गोसेंट्रिक परिप्रेक्ष्य के साथ जोड़ता है जो रोबोट के लिए अदृश्य हैं लेकिन मनुष्यों के लिए खतरनाक हैं।
यह शोध पत्र IndoorR2X को प्रस्तुत करता है, जो एक नया बेंचमार्क और सिमुलेशन फ्रेमवर्क है जो बेहतर इनडोर दृश्य समझ, कम अन्वेषण ओवरहेड और कुशल मल्टी-रोबोट कार्य नियोजन के लिए मोबाइल रोबोटों को स्थिर IoT सेंसरों के साथ समन्वयित करने हेतु लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र 'मीनफ्लो मीट्स कंट्रोल' (MeanFlow Meets Control) को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल फ्रेमवर्क है जो एक सरल 'स्टॉप-ग्रेडिएंट' (stop-gradient) प्रशिक्षण उद्देश्य के माध्यम से सिस्टम की डिस्क्रीट अपडेट संरचना का सम्मान करते हुए, सैंपल्ड-डेटा बाधाओं के तहत बड़े पैमाने के स्वार्म्स (swarms) को निर्देशित करने के लिए परिमित-क्षित न्यूनतम-ऊर्जा नियंत्रण गुणांकों को सीखकर उन्हें नियंत्रित करता है।
यह शोध पत्र TiROD को प्रस्तुत करता है, जो एक चुनौतीपूर्ण वीडियो डेटासेट और बेंचमार्क है जिसे महत्वपूर्ण डोमेन शिफ्ट के तहत काम करने वाले संसाधन-सीमित छोटे रोबोटिक प्लेटफॉर्म पर ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए लाइटवेट कॉन्टिनुअल लर्निंग रणनीतियों का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोध पत्र इनरिया (Inria) टीम के ओपन-सोर्स रोबोटिक्स सिस्टम को प्रस्तुत करता है, जिसमें होल-बॉडी कंट्रोल और एक एलएलएम (LLM)-आधारित प्लानिंग पाइपलाइन के साथ एक संशोधित टीआईएगो++ (TIAGo++) प्लेटफॉर्म शामिल है, जिसने प्रथम यूरोबिन (euROBIN) को-पिटिशन के दौरान वॉयस-एक्टिवेटेड हाउसहोल्ड टास्क निष्पादन और कस्टम टेलीऑपरेशन का सफलतापूर्वक प्रदर्शन किया।