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यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि कैसे बड़े विजुअल लैंग्वेज मॉडल्स द्वारा संचालित एम्बॉडीड एआई (embodied AI), स्वायत्त ड्रोन्स को अपने परिवेश की गतिशील व्याख्या करने और अचानक होने वाली घटनाओं के जवाब में वास्तविक समय में, अनुकूल लैंडिंग निर्णय लेने में सक्षम बनाता है, जिससे पारंपरिक हैंड-कोडेड सुरक्षा नियमों की सीमाओं को पार किया जा सके।
यह शोध पत्र एक संख्यात्मक रूप से स्थिर, स्टोकेस्टिक-क्लोनिंग UD-फैक्टराइज्ड फ़िल्टर फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो स्थलीय GNSS-आधारित चंद्र नेविगेशन के लिए मीटर-स्तर की कक्षा और सब-मिलीमीटर-प्रति-सेकंड वेग सटीकता प्राप्त करने हेतु सापेक्षतावादी गतिशीलता (relativistic dynamics) और बहु-स्तरीय सिग्नल विलंब सुधारों को एकीकृत करता है।
SceneVGGT एक मेमोरी-कुशल, VGGT-आधारित ऑनलाइन 3D सिमेंटिक SLAM फ्रेमवर्क है जो वीडियो स्ट्रीम से टेम्पोरली कोहेरेंट 3D ऑब्जेक्ट मैप्स उत्पन्न करने के लिए एक स्लाइडिंग-विंडो पाइपलाइन का उपयोग करता है, जो मजबूत इनडोर सीन अंडरस्टैंडिंग और सहायक नेविगेशन को सक्षम बनाता है।
RoboGene एक एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो विविधता-संचालित सैंपलिंग, आत्म-चिंतन और मानव-इन-द-लूप रिफाइनमेंट के माध्यम से विविध, भौतिक रूप से प्रशंसनीय रोबोटिक मैनिपुलेशन कार्यों के निर्माण को स्वचालित करता है, जो वास्तविक दुनिया के डेटा पर विजन-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) मॉडल के प्री-ट्रेनिंग प्रदर्शन और सामान्यीकरण को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।
यह शोध पत्र माइक्रो एरियल व्हीकल के लिए एक पूर्णतः विकेंद्रीकृत ढांचे को प्रस्तुत करता है जो सटीक और समन्वित नेविगेशन प्राप्त करने के लिए केंद्रीयकृत गणना या बाहरी वैश्विक स्थिति प्रणालियों पर निर्भर किए बिना, ऑनबोर्ड ओडोमेट्री और इंटर-रोबोट रेंज मापों को एक ब्लॉक कोऑर्डिनेट डिसेंट लोकलाइजेशन एल्गोरिदम और एक फैक्टर ग्राफ-आधारित फॉर्मेशन कंट्रोल दृष्टिकोण के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र एक विशिष्ट प्रक्षेपवक्र अनुमान सटीकता (trajectory estimation accuracy) प्राप्त करने के लिए आवश्यक इष्टतम सेंसर क्वेरी शेड्यूल्स या शोर सहप्रसरण (noise covariances) को निर्धारित करने हेतु सेमीडेफिनेट प्रोग्रामिंग का उपयोग करने वाला एक नवीन दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है, जिससे अनुमान प्रदर्शन और संसाधन बाधाओं के बीच के समझौतों को संबोधित किया जा सके।
यह शोध पत्र RRT प्रस्तुत करता है, जो एक सैंपलिंग-आधारित मोशन प्लानिंग फ्रेमवर्क है जो उच्च रोबस्टनेस के साथ सिग्नल टेम्पोरल लॉजिक विशिष्टताओं को संतुष्ट करने वाले डायनेमिकली व्यवहार्य कंट्रोल अनुक्रमों को संश्लेषित करने के लिए अरिथमेटिक-जियोमेट्रिक मीन रोबस्टनेस और फुलफिलमेंट प्रायोरिटी लॉजिक का लाभ उठाता है, जो पारंपरिक मिन-मैक्स दृष्टिकोणों की नॉन-स्मूथ ऑप्टिमाइज़ेशन चुनौतियों पर विजय प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र "वॉल्क-अलॉन्ग विद रोबॉट्स" (WawR) पद्धति का प्रस्ताव करता है, जो सार्वजनिक क्षेत्र के नृवंशविज्ञान (पब्लिक रल्म एथ्नोग्राफी) से प्रेरित है, ताकि मौजूदा नियंत्रित अध्ययनों की सीमाओं को दूर किया जा सके और गतिशील, अनियंत्रित शहरी वातावरण में नेविगेट करने वाले स्वायत्त डिलीवरी रोबॉट्स की अधिक प्रभावी, स्वाभाविक जांच को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र एक पैच-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो कम डेटा वाले रचनात्मक वर्कफ़्लो में व्यक्तिगत योगदान को प्रभावी ढंग से अलग करने और शैलीगत ओवरलैप को मापने के लिए कमोडिटी स्कैनर्स और कंडीशनल शैनन एंट्रॉपी का लाभ उठाकर मानव-रोबोट सहयोगात्मक पेंटिंग्स में लेखकत्व के निर्धारण में उच्च सटीकता प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र एक कंडीशनल फ्लो मैचिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एनीग्रैस्प (Anygrasp) पोज़ से स्थिर फिन-रे (Fin-ray) ग्रिपर कॉन्फ़िगरेशन तक एक निरंतर मैपिंग सीखकर रिजिड और सॉफ्ट ग्रिपर्स के बीच के प्रतिनिधित्व अंतराल (representation gap) को पाटता है, जो सीधे रिजिड-टू-सॉफ्ट अनुकूलन की तुलना में देखे गए और अनदेखे दोनों प्रकार के ऑब्जेक्ट्स के लिए ग्रैस्प सफलता दर में महत्वपूर्ण सुधार करता है।