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यह शोध पत्र चार-पहिया स्वतंत्र स्टीयरिंग (4WIS) रोबोटों के लिए एक बहु-मोडल वैश्विक प्रक्षेपवक्र नियोजन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो मोड-संवर्धित हाइब्रिड A* खोज को खंड-वार प्रक्षेपवक्र अनुकूलन के साथ एकीकृत करता है ताकि जटिल वातावरण में रोबोट की संचालन क्षमता का पूर्ण उपयोग करते हुए सुचारू और गतिक रूप से व्यवहार्य पथ उत्पन्न किए जा सकें।
फीलियम (Feelium) एक ब्लिम्प-आधारित टेलीप्रेजेंस सिस्टम है जो एक रिमोट उपयोगकर्ता को वीआर (VR) के माध्यम से एक इन्फ्लेटेबल शरीर में निवास करने की अनुमति देता है, जिससे सह-स्थित भागीदारों को ब्लिम्प की त्वचा के साथ शारीरिक रूप से बातचीत करने में सक्षम बनाया जाता है जबकि रिमोट उपयोगकर्ता इन स्पर्श संपर्कों को वास्तविक समय में अनुभव करता है।
यह शोध पत्र श्रेणीबद्ध मॉड्यूल सॉफ्ट न्यूमैटिक रोबोटों के लिए एक मॉड्यूल संख्या अनुकूलन दृश्य आकार नियंत्रण विधि प्रस्तुत करता है जो स्थानीय इमेज पैच अपघटन और ज्यामितीय डेटा संवर्धन के माध्यम से एकल-मॉड्यूल-प्रशिक्षित नियंत्रक के पुन: उपयोग द्वारा विभिन्न मॉड्यूल संख्याओं और पर्यावरणीय स्थितियों में स्केलेबल होल-बॉडी कॉन्फ़िगरेशन नियंत्रण को सक्षम बनाता है।
DriftingVLA एक नेटिव वन-स्टेप विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल है जो सिंगल फॉरवर्ड पास में पूर्ण एक्शन चंक्स जेनरेट करने के लिए पर-डायमेंशन टेम्पोरल ड्रिफ्टिंग के साथ एक डिस्ट्रीब्यूशन-ड्रिफ्टिंग ऑब्जेक्टिव का उपयोग करता है, जो बेंचमार्क कार्यों पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करते हुए पारंपरिक मल्टी-स्टेप फ्लो-आधारित विधियों की तुलना में 3.36-गुना गति वृद्धि प्रदान करता है।
SmoothRL एक ऑनलाइन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क है जो निष्पादन टाइमलाइन (execution timeline) को स्पष्ट रूप से मॉडल करके और वास्तविक समय की विश्वसनीयता और सुचारू नियंत्रण सुनिश्चित करने के लिए केवल नए निष्पादित एक्शन क्षेत्रों के माध्यम से ग्रेडिएंट्स को प्रसारित करके एसिंक्रोनस इन्फरेंस लूप्स के भीतर प्रीट्रेन्ड रोबोट पॉलिसियों के सैंपल-एफिशिएंट फाइन-ट्यूनिंग को सक्षम बनाता है।
EMERGE-Policy एक ग्राफ-संरचित एजेंटिक फ्रेमवर्क पेश करता है जहाँ एक केंद्रीय मुख्य एजेंट (Main Agent) धारणा (perception), तर्क (reasoning) और सत्यापन (verification) के लिए पृथक संदर्भों के भीतर विशिष्ट उप-एजेंटों (Sub Agents) को समन्वित करता है, जो उभरते हुए सिस्टम-स्तरीय सहयोग और क्लोज्ड-लूप सुधार के माध्यम से फाइन-ट्यूनिंग-मुक्त रोबोट प्रदर्शन को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र एक सुदृढ़ अर्ध-निष्क्रिय (semi-passive) वेग क्षेत्र नियंत्रण विधि प्रस्तावित करता है जो अप्रत्याशित भौतिक परिवेशों के साथ सुरक्षित संपर्क के लिए बाध्यकारी निष्क्रियता बाधाओं को शिथिल करते हुए सिस्टम अवस्थाओं को सीमित रखने और सशर्त निष्क्रियता सुनिश्चित करने के साथ कार्य प्रदर्शन में सुधार करता है।
Motus2 एक स्व-विकसित सामान्य वर्ल्ड मॉडल है जो डेक्सट्रस मैनिपुलेशन (dexterous manipulation) के लिए पॉलिसी, सिमुलेशन और मूल्यांकन को एक क्लोज्ड डिसीजन-एंड-लर्निंग लूप में एकीकृत करता है, जो निरंतर सुधार को सक्षम करने के लिए स्केल्ड मॉडल आर्किटेक्चर और प्रगतिशील रूप से विस्तारित मल्टी-मोडल डेटासेट्स का लाभ उठाता है ताकि विशेषज्ञ प्रदर्शनों और स्व-निर्मित इंटरेक्शन डेटा दोनों के माध्यम से निरंतर सुधार किया जा सके।
यह शोध पत्र सिंथेटिक और वास्तविक दुनिया के भ्रष्टाचारों (corruptions) के तहत मोनोकुलर SLAM प्रणालियों का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि सीखे गए ट्रैकर्स अक्सर विनाशकारी विफलता के बदले गंभीर ड्रिफ्ट (drift) का समझौता करते हैं और सिंथेटिक स्ट्रेस टेस्ट की वैधता वास्तविक दुनिया की स्थितियों के प्रति उनकी भौतिक निष्ठा (physical fidelity) पर निर्भर करती है।
यह शोध पत्र एक नवीन सेफ-सेट अपडेट तंत्र का उपयोग करते हुए, जो रूढ़िवादिता को कम करता है और सटीक पड़ोसी ज्यामिति पुनर्निर्माण की आवश्यकता को समाप्त करता है, केवल स्टेट-ओनली सूचना और सीमित सेंसिंग के तहत रिकर्सिव फिजिबिलिटी, सुरक्षा और अभिसरण सुनिश्चित करने वाले नॉनलीनर मल्टी-एजेंट सिस्टम्स के लिए एक प्रमाणित सुरक्षित, पूर्णतः विकेंद्रीकृत कंटिंजेंसी MPC फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है।