4966 पेपर
यह शोध पत्र एक भौतिकी और डेटा-सूचित मॉडल प्रस्तुत करता है जो ऊर्जा-जागरूक स्वायत्त नियोजन को सक्षम करने के लिए एक विस्तृत इलेक्ट्रोमैकेनिकल सिमुलेशन को स्पार्स आइडेंटिफिकेशन ऑफ नॉनलीन डायनेमिक्स (SINDy) एल्गोरिदम के साथ जोड़कर, एक सिम्युलेटेड अरुइनो रोबोट के लिए समय के साथ बैटरी स्टेट ऑफ चार्ज डिप्लेशन और PWM ड्यूटी साइकिल की भविष्यवाणी करता है।
यह शोध पत्र एक स्मार्ट प्रिज्म प्रोटोटाइप प्रस्तुत और मान्य करता है जो वास्तविक समय में टिल्ट क्षतिपूर्ति करने के लिए एक रोबोटिक टोटल स्टेशन के साथ IMU को एकीकृत करता है, जिससे CAN बस ट्रांसमिशन के माध्यम से गतिशील ऑफ-रोड स्थितियों के तहत स्वायत्त मोबाइल मशीनरी के लिए मिलीमीटर-से-सेंटीमीटर सटीक संदर्भ प्रक्षेपवक्र माप सक्षम होता है।
यह शोध पत्र एक सुदृढ़, एंड-टू-एंड लेयर्ड सुरक्षा ढांचे को प्रस्तुत करता है जो स्थानीय पॉइंट क्लाउड डेटा का उपयोग करके एक पॉइसन (Poisson) सुरक्षा फलन को संश्लेषित करता है, जिसे फिर दो-चरणीय भविष्य कहनेवाला और वास्तविक समय के कंट्रोल बैरियर फिल्टर के माध्यम से लागू किया जाता है ताकि गतिशील वातावरण में लेग्ड रोबोटों के लिए औपचारिक सुरक्षा सुनिश्चित की जा सके और टकराव से बचाव को अनुकूलित किया जा सके।
यह शोधपत्र यूनिवर्सल जैमिंग ग्रिपर्स के लिए एक नवीन ध्वनिक संवेदन (अकौस्टिक सेंसिंग) विधि प्रस्तुत करता है जो ग्रिपर की आवश्यक अनुपालन क्षमता (कम्प्लायंस) से समझौता किए बिना, वस्तु के आकार, अभिविन्यास और सामग्री के उच्च-रिज़ॉल्यूशन भेदभाव को प्राप्त करने के लिए आंतरिक ध्वनि प्रसार और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र HydroShear को प्रस्तुत करता है, जो एक नॉन-होलोनोमिक हाइड्रोइलास्टिक टैक्टाइल सिम्युलेटर है जो स्टिक-स्लिप ट्रांज़िशन और पाथ-डिपेंडेंट शियर फोर्सेज को सटीक रूप से मॉडल करता है ताकि जटिल डेक्सट्रस मैनिपुलेशन कार्यों के लिए उच्च-फिडेलिटी ज़ीरो-शॉट सिम-टू-रियल रिइन्फोर्समेंट लर्निंग ट्रांसफर को सक्षम बनाया जा सके, जो मौजूदा विज़न-आधारित और सरलीकृत शियर विधियों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र एक टेस्ट-ड्रिवन, एजेंटिक फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो एक दो-स्तरीय मरम्मत रणनीति और संरचित परीक्षण फीडबैक के माध्यम से रोबोट नेविगेशन कंट्रोलर्स को पुनरावृत्ति से परिष्कृत करता है, जो 2D और 3D दोनों वातावरणों में वन-शॉट जनरेशन विधियों की तुलना में विश्वसनीयता और मजबूती में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
UniHM एक एकीकृत रूपरेखा पेश करता है जो विविध हैंड मॉर्फोलॉजी के लिए एक साझा टोकेनाइज़र और मानव-वस्तु अंतःक्रियाओं पर प्रशिक्षित एक विज़न-लैंग्वेज एक्शन मॉडल का लाभ उठाता है, ताकि व्यापक वास्तविक दुनिया के टेलीऑपरेशन डेटा की आवश्यकता के बिना, ओपन-वोकैबुलरी भाषा निर्देशों से भौतिक रूप से व्यवहार्य, मानव-समान हेरफेर अनुक्रम उत्पन्न किए जा सकें।
यह शोधपत्र Hippo को पेश करता है, जो एक उच्च-प्रदर्शन वाला सॉल्वर है जो रोबोटिक ट्रैजेक्टरी ऑप्टिमाइज़ेशन में जटिल असमानता (inequality) और समानता (equality) बाधाओं को कुशलतापूर्वक और मजबूती से संभालने के लिए इंटीरियर-पॉइंट मेथड्स को एडेप्टिव बैरियर अपडेट्स और प्रोजेक्शन तकनीकों के साथ जोड़ता है, जो लोकोमोशन और मैनिपुलेशन जैसे कार्यों में मौजूदा अत्याधुनिक सॉल्वरों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र HierKick को प्रस्तुत करता है, जो एक विज़न-गाइडेड पदानुक्रमित सुदृढीकरण शिक्षण (hierarchical reinforcement learning) ढांचा है जो सिमुलेशन में 95.2% और वास्तविक दुनिया में 80% तक की सफलता दर के साथ मजबूत, बहु-चरणीय सॉकर रोबोट नियंत्रण प्राप्त करने के लिए 5 हर्ट्ज़ YOLOv8-आधारित उच्च-स्तरीय कार्य योजनाकार को 50 हर्ट्ज़ निम्न-स्तरीय नियंत्रक के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र एक ओपन-सोर्स, मॉड्यूलर बेंचमार्क प्रस्तुत करता है जो ROS 2 Autoware स्टैक में एक C++-अनुकूलित डिफ्यूजन-आधारित मोशन प्लानर को एकीकृत करता है, जो रीयल-टाइम, रनटाइम-कॉन्फ़िगर करने योग्य क्लोज्ड-लूप मूल्यांकन को सक्षम बनाता है और सॉल्वर एल्गोरिदम एवं स्टेप काउंट्स के व्यवस्थित तुलना के माध्यम से महत्वपूर्ण लेटेंसी और सटीकता सुधारों को प्रदर्शित करता है।