4966 पेपर
यह शोध पत्र कंस्ट्रेंट-अवेयर स्ट्रीमिंग फ्लो (CASF) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो बाधा-निर्भर मेट्रिक्स के माध्यम से वेलोसिटी फील्ड्स को नया आकार देकर सीखे गए रोबोटिक ट्रैजेक्टरी डिस्ट्रीब्यूशन को वास्तविक समय में गतिशील रूप से अनुकूलित करता है, जिससे स्ट्रीमिंग फ्लो पॉलिसी की मल्टी-मोडल रिएक्टिविटी को बनाए रखते हुए सुचारू, सुरक्षित और व्यवहार्य गति सुनिश्चित होती है।
अनुमानित सहभागी डिजाइन और साक्षात्कारों के माध्यम से, यह शोध पत्र प्रस्तावित करता है कि अनियंत्रित वातावरण में रोबोट-सहायता प्राप्त सामाजिक भोजन को "व्हाइट ग्लव सर्विस" (श्वेत दस्ताना सेवा) के सिद्धांतों का अनुकरण करना चाहिए, जो केवल खिलाने से परे, उपयोगकर्ता की गरिमा और सामाजिक एकीकरण को बनाए रखने के लिए अप्रत्यक्ष, संदर्भ-जागरूक और अनुकूलन योग्य सहायता को प्राथमिकता देता है।
यह शोध पत्र फिएसिबिलिटी-गाइडेड एक्सप्लोरेशन (FGE) का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) विधि है जो अज्ञात व्यवहार्यता वाले रीचेबिलिटी समस्याओं को हल करने के लिए एक सुदृढ़ नीति सीखने और साथ ही साथ व्यवहार्य प्रारंभिक स्थितियों की पहचान करने का कार्य करती है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में काफी अधिक स्टेट कवरेज प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र एक नवीन मल्टी-मोडल फिजिकल ह्यूमन-रोबोट इंटरेक्शन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो मानव इरादे और एर्गोनोमिक बाधाओं के अनुकूल लचीले, कम-डेटा और रियल-टाइम सहयोगात्मक असेंबली कार्यों को सक्षम करने के लिए मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल स्कीम के भीतर गॉसियन प्रोसेस और बायेसियन इन्फरेंस का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र एक मॉडल प्रेडिक्टिव इम्पीडेंस कंट्रोल फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो कुछ ही प्रदर्शनों (demonstrations) से कार्य मॉडलों को सीखने के लिए गॉसियन प्रोसेस का उपयोग करता है, जिससे रोबोटों को मानव लक्ष्यों, संपर्क बाधाओं और पर्यावरणीय विक्षोभों की विविध अनिश्चितताओं के अनुकूल होते हुए सुरक्षित और प्रभावी सहयोग के लिए ऑनलाइन प्रक्षेपवक्र (trajectory) और इम्पीडेंस को संयुक्त रूप से अनुकूलित करने में सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र एक नवीन लर्निंग-आधारित विधि प्रस्तुत करता है जो प्रिमिटिव ज्योमेट्रिक ऑब्जर्वेशन से अनसर्टेन्टी-अवेयर हाई-लेवल स्पैटियल कॉन्सेप्ट्स को स्वचालित रूप से इन्फर करने के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करती है और उन्हें फैक्टराइज्ड 3D सीन ग्राफ में ऑप्टिमाइज़ेबल फैक्टर्स के रूप में एकीकृत करती है, जिससे मैनुअल डिज़ाइन समाप्त हो जाता है और सिम्युलेटेड एवं वास्तविक दुनिया के वातावरण में SLAM प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र एक मानव-रोबोट सह-हेरफेर (co-manipulation) नियोजन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो अनिश्चित लक्ष्यों वाले सहयोगात्मक कार्यों के लिए अनुकूलनशील, मानव-समान प्रक्षेप पथ (trajectories) उत्पन्न करने हेतु गति-सटीकता और लागत-लाभ समझौतों पर आधारित मानव मोटर नियंत्रण मॉडलों को बहु-घटक पहुँच रणनीतियों के साथ एकीकृत करता है।
यह शोधपत्र बाउंडप्लानर (BoundPlanner) को प्रस्तुत करता है, जो एक कार्तीय पथ योजनाकार (Cartesian path planner) और एक विस्तारित एमपीसी (MPC) नियंत्रक से बना एक कॉनवेक्स-सेट-आधारित ढांचा है, ताकि जटिल वातावरण में रोबोट मैनिपुलेटर्स के लिए तेज़, ऑनलाइन प्रक्षेपवक्र नियोजन (trajectory planning) को सक्षम किया जा सके जो कि प्रभावी रूप से गतिज सीमाओं का सम्मान करता है और टकरावों से बचता है।
यह शोध पत्र GNSS-रहित इनडोर खोज और बचाव मिशनों में स्वायत्त सहकारी UAVs के लिए एक सर्व-प्रथम एंड-टू-एंड फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो सेंटीमीटर-स्तरीय स्थिरता प्राप्त करने के लिए APF-संवर्धित DRL मार्गदर्शन, GAT-आधारित कार्य आवंटन और एक हल्के ऊंचाई स्थिरीकरण फिल्टर को एकीकृत करता है और 2024 NATO-Sapience प्रतियोगिता में प्रथम स्थान सुरक्षित करता है।
यह शोध पत्र क्वाड्रुपेड्स (चार पैरों वाले रोबोट) के लिए एक नवीन स्वायत्त कवरेज पाथ प्लानिंग पद्धति प्रस्तुत करता है जो अनस्ट्रक्चर्ड वातावरण को स्कैन करने के लिए मोर्फोलॉजिकल स्केलेटन मैप्स का उपयोग करके रुचि के बिंदुओं (पॉइंट्स ऑफ इंटरेस्ट) को उत्पन्न और क्रमबद्ध करती है, जो मैप ड्रिफ्ट की चुनौतियों के बावजूद इनडोर परीक्षणों में 86.5% वेपॉइंट पहुंच क्षमता प्राप्त करती है।