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यह शोध पत्र ReST-RL को प्रस्तुत करता है, जो एक पदानुक्रमित सुदृढीकरण शिक्षण (hierarchical reinforcement learning) ढांचा है जो एक अवशिष्ट मॉड्यूल (residual module) के माध्यम से ह्यूमनॉइड लोकोमोशन को पेलोड स्थिरीकरण से अलग करता है, जिससे गेट स्थिरता (gait stability) से समझौता किए बिना यूनिट्री G1 पर मजबूत, ज़ीरो-शॉट सिम-टू-रियल ऑब्जेक्ट बैलेंसिंग प्राप्त की जाती है।
PC-Diffuser एक सुरक्षा संवर्धन ढांचा (safety augmentation framework) है जो डिफ्यूजन-आधारित प्रक्षेपवक्र योजनाकारों (trajectory planners) के डिनोइजिंग लूप में सीधे एक प्रमाणित, पथ-सुसंगत कैप्सूल बैरियर फंक्शन को एकीकृत करता है ताकि सीखे गए पथ की ज्यामिति को संरक्षित करते हुए फॉरवर्ड इनवेरिएंस (forward invariance) और गतिशील रूप से व्यवहार्य गति सुनिश्चित की जा सके।
यह शोध पत्र कॉन्सेप्ट-गेटेड विजुअल डिस्टिलेशन (CGVD) प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त, मॉडल-अज्ञेय (मॉडल-एग्नोस्टिक) इन्फरेंस फ्रेमवर्क है जो निर्देशों का विश्लेषण करके व्याकुलता पैदा करने वाले तत्वों (डिस्ट्रैक्टर्स) की पहचान करने और स्वच्छ अवलोकन उत्पन्न करने के लिए फूरियर-आधारित इनपेंटिंग का उपयोग करके विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स में "प्रिसिजन-रीज़निंग गैप" को दूर करता है, जिससे अत्यधिक अव्यवस्थित वातावरण में रोबोटिक मैनिपुलेशन की सफलता दर में उल्लेखनीय सुधार होता है।
ScanDP एक डेटा-कुशल (data-efficient) 3D स्कैनिंग फ्रेमवर्क है जो डिफ्यूजन पॉलिसी (Diffusion Policy) और ऑक्यूपेंसी ग्रिड मैपिंग (Occupancy Grid Mapping) का लाभ उठाकर अनदेखी वस्तुओं और शोर वाले वातावरण में बेहतर कवरेज और पथ दक्षता के साथ सुदृढ़, सामान्यीकरण योग्य और मानव-समान स्कैनिंग रणनीतियों को प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र COHORT प्रस्तुत करता है, जो मल्टी-रोबोट सिस्टम के लिए एक ROS-आधारित सहयोगात्मक ढांचा है जो बड़े DNN इन्फरेंस कार्यों को गतिशील रूप से वितरित करने के लिए एक हाइब्रिड ऑफलाइन-ऑनलाइन सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) रणनीति का लाभ उठाता है, जिससे वास्तविक समय की बाधाओं के तहत बैटरी दक्षता, GPU उपयोगिता और डेडलाइन अनुपालन में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है।
DiT4DiT एक नवीन एंड-टू-एंड वीडियो-एक्शन मॉडल है जो एक एकीकृत कैस्केडेड फ्रेमवर्क के माध्यम से एक्शन प्रेडिक्शन को निर्देशित करने के लिए वीडियो डिफ्यूजन ट्रांसफॉर्मर से इंटरमीडिएट डिनोइजिंग फीचर्स का लाभ उठाता है, जो रोबोट कंट्रोल कार्यों में स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन और महत्वपूर्ण रूप से बेहतर सैंपल एफिशिएंसी प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र बिनवॉकर (BinWalker) को प्रस्तुत करता है, जो एक चतुष्पाद (क्वाड्रुपेड) रोबोटिक प्लेटफॉर्म है, जो एक मैनिपुलेटर आर्म और ऑनबोर्ड कंटेनर से सुसज्जित है, जिसे टिकाऊ पर्यावरणीय स्वच्छता प्रयासों में सहायता के लिए चुनौतीपूर्ण बाहरी वातावरण में कचरे का स्वायत्त रूप से पता लगाने, पकड़ने और एकत्र करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
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।