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यह शोधपत्र Marigold-SSD को प्रस्तुत करता है, जो एक सिंगल-स्टेप, लेट-फ्यूजन डेप्थ कम्पलीशन फ्रेमवर्क है जो मौजूदा डिफ्यूजन-आधारित विधियों की तुलना में काफी तेज़ इन्फरेंस और न्यूनतम प्रशिक्षण लागत के साथ कुशल, सुदृढ़ और ज़ीरो-शॉट 3D परसेप्शन प्राप्त करने के लिए सशक्त डिफ्यूजन प्रायर्स (priors) का लाभ उठाता है।
AdaClearGrasp एक क्लोज्ड-लूप फ्रेमवर्क है जो सीधे पकड़ने (डायरेक्ट ग्रास्पिंग) और वस्तु को हटाने (ऑब्जेक्ट क्लियरिंग) के बीच अनुकूलन योग्य निर्णय लेने के लिए एक विजन-लैंग्वेज मॉडल को ज़ीरो-शॉट डेक्सट्रस मैनिपुलेशन के लिए एक रिइन्फोर्समेंट लर्निंग पॉलिसी के साथ जोड़ता है, जो घनी अव्यवस्थित (डेंसली क्लटर्ड) वातावरण में सफलता की दर में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो एक वृद्धिशील शिक्षण लूप (incremental learning loop) के माध्यम से कार्य शेड्यूलिंग और मोशन प्लानिंग को आपस में जोड़ता है, जहाँ मोशन व्यवहार्यता जांच से प्राप्त प्रतीकात्मक फीडबैक शेड्यूलर को साझा कार्यक्षेत्रों में बहु-वस्तु नेविगेशन के लिए कुशल, टकराव-मुक्त योजनाएं उत्पन्न करने के लिए निर्देशित करता है।
यह शोध पत्र एक कम लागत वाले, STM32-आधारित स्मार्ट कचरा पात्र (वेस्ट बिन) प्रस्तुत करता है जो स्पर्श-रहित ढक्कन संचालन और वास्तविक समय में कचरे के स्तर की निगरानी सक्षम करने के लिए अल्ट्रासोनिक सेंसर और एक सर्वो मोटर का उपयोग करता है, जो विभिन्न वातावरणों के लिए एक स्वच्छ और स्वचालित निपटान समाधान प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक अंडरएक्टुएटेड बाइपेडल होपिंग रोबोट के लिए एक डायनेमिक मॉडल और नियंत्रण रणनीति प्रस्तुत करता है जो कम-गुरुत्वाकर्षण स्थितियों में बैलिस्टिक उड़ान के दौरान शरीर की मुद्रा को स्थिर करने के लिए एक आंतरिक रिएक्शन व्हील का उपयोग करता है, जो सफलतापूर्वक मध्य-हवा के कोणीय विचलन को 65% से अधिक कम करने और चंद्र गुरुत्वाकर्षण सिमुलेशन में सटीक ऊर्ध्वाधर लैंडिंग सुनिश्चित करने में सफल रहा है।
यह शोध पत्र एक सिमेंटिक लैंडमार्क पार्टिकल फ़िल्टर (SLPF) प्रस्तुत करता है जो समांतर फसल पंक्तियों के कारण होने वाले परसेप्चुअल एलियासिंग (perceptual aliasing) को दूर करने के लिए ट्रंक और पोल डिटेक्शन को LiDAR और GNSS के साथ एकीकृत करके अंगूर के बागों में रोबोट स्थानीयकरण को बढ़ाता है, जिससे मौजूदा ज्यामिति-मात्र, विजन-आधारित और GNSS-मात्र बेसलाइन की तुलना में काफी कम पोज़ त्रुटियों और बेहतर पंक्ति शुद्धता को प्राप्त किया जाता है।
STADA एक विनिर्देश-आधारित (specification-based) परीक्षण ढांचा है जो औपचारिक टेम्पोरल लॉजिक विनिर्देशों से विविध स्वायत्त ड्राइविंग परिदृश्यों को व्यवस्थित रूप से उत्पन्न करता है, जिससे मौजूदा टेम्पलेट-आधारित या रैंडम जनरेशन विधियों की तुलना में बहुत कम सिमुलेशन के साथ काफी अधिक कवरेज प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र कॉन्टैक्ट कवरेज-गाइडेड एक्सप्लोरेशन (CCGE) का प्रस्ताव करता है, जो एक सामान्य-उद्देश्यीय अन्वेषण विधि है जो विविध संपर्क पैटर्न खोजने में डेक्सट्रस हाथों को निर्देशित करने के लिए कॉन्टैक्ट स्टेट काउंटर्स और ऊर्जा-आधारित पुरस्कारों का लाभ उठाती है, जिससे जटिल हेरफेर कार्यों में प्रशिक्षण दक्षता और वास्तविक दुनिया की हस्तांतरणीयता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र एक अनुकूलन योग्य बल नियंत्रण ढांचे (adaptive force control framework) को प्रस्तुत करता है जो वियल की दीवारों से विषम सामग्रियों को स्वायत्त रूप से खुरचने के लिए एक लो-लेवल कार्टेशियन इम्पीडेंस कंट्रोलर को हाई-लेवल सुदृढीकरण लर्निंग एजेंट (reinforcement learning agent) के साथ जोड़ता है, जो सिमुलेशन से एक वास्तविक फ्रैंका रोबोट में सफलतापूर्वक स्थानांतरित होता है और फिक्स्ड-वेंच बेसलाइन की तुलना में 10.9% बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र PPGuide प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का, क्लासिफायर-आधारित फ्रेमवर्क है जो एक स्व-पर्यवेक्षित प्रदर्शन भविष्यवक्ता (self-supervised performance predictor) का उपयोग करके वास्तविक समय में मार्गदर्शन प्रदान करके, इन्फरेंस के समय प्री-ट्रेन्ड डिफ्यूजन पॉलिसियों को विफलता मोड से दूर ले जाता है, जिससे विविध रोबोटिक हेरफेर कार्यों में मजबूती में सुधार होता है।