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YOR एक ओपन-सोर्स, कम लागत वाला और मॉड्यूलर मोबाइल मैनिपुलेटर है जिसे रोबोटिक्स अनुसंधान के लिए किफायती होल-बॉडी मोबिलिटी और द्विपक्षीय हेरफेर (बाइमैनुअल मैनिपुलेशन) क्षमताएं प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
TURBO एक क्लाउड-संवर्धित नियंत्रण ढांचा है जो नेटवर्क बैंडविड्थ आवंटन को नियंत्रण और मॉडल कॉन्फ़िगरेशन के साथ एक संयुक्त अनुकूलन समस्या के रूप में मानता है ताकि परिवर्तनशील नेटवर्क स्थितियों के तहत सुरक्षा सुनिश्चित करते हुए स्वायत्त वाहन के प्रदर्शन को अधिकतम किया जा सके।
यह शोध पत्र UFM (यूनिफाइड फ्लो एंड मैचिंग) को प्रस्तुत करता है, जो एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल है जो एक एकल प्रशिक्षण ढांचे के माध्यम से ऑप्टिकल फ्लो और वाइड-बेसलाइन डेंस कॉरेस्पोंडेंस को एकीकृत करके बेहतर सटीकता और गति प्राप्त करता है।
VIMD एक मॉड्यूलर लर्निंग फ्रेमवर्क है जो वैश्विक एफ़ाइन मॉडल (global affine models) पर निर्भर रहने के बजाय प्रति-पिक्सेल स्केल को पुनरावृत्ति से परिष्कृत करने के लिए MSCKF-आधारित विज़ुअल-इनर्शियल मोशन ट्रैकिंग का लाभ उठाकर सटीक और सुदृढ़ मोनोकुलर मेट्रिक डेप्थ एस्टीमेशन प्राप्त करता है।
यह शोधपत्र एक नवीन वीडियो-आधारित नियोजन ढांचे (प्लानिंग फ्रेमवर्क) का प्रस्ताव करता है जो मॉडल मापदंडों को अपडेट करने और विफल योजनाओं को फ़िल्टर करने के लिए वास्तविक समय के इंटरेक्शन डेटा को एकीकृत करके पर्यावरणीय अनिश्चितताओं के प्रति गतिशील अनुकूलन सक्षम बनाता है, जिससे स्पष्ट मॉडलिंग के बिना अंतर्निहित अवस्था अनुमान (इम्प्लिसिट स्टेट एस्टिमेशन) प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि मोनोक्यूलर पैनोरमिक विज़न का उपयोग करते हुए भी, निचले शरीर के 3D कंकाल संबंधी कीपॉइंट्स (skeletal keypoints) और बायोमैकेनिकल संकेतों को मल्टी-एजेंट प्रक्षेपवक्र पूर्वानुमान (multi-agent trajectory prediction) में शामिल करने से सोशल रोबोट्स के लिए पूर्वानुमान सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र मानवोपचार (anthropomorphism), जिसे उपयोगकर्ता द्वारा मानवीय गुणों के बोध के रूप में परिभाषित किया गया है, और मानवोन्मीति (anthropomimesis), जिसे रोबोटों में मानवीय विशेषताओं के डिज़ाइनर के इरादतन कार्यान्वयन के रूप में परिभाषित किया गया है, के बीच एक सैद्धांतिक अंतर प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र संपर्क-समृद्ध हेरफेर (contact-rich manipulation) के लिए एक नवीन विधि प्रस्तावित करता है जो विभेदक भौतिकी (differentiable physics) को सेट-मान युक्त सुदृढ़ नियंत्रण (set-valued robust control) के साथ जोड़ता है, जिससे विच्छिन्न संपर्क गतिकी (discontinuous contact dynamics) द्वारा उत्पन्न त्रुटियों को स्पष्ट रूप से ध्यान में रखते हुए बाधा संतुप्ति और लक्ष्य पहुँच क्षमता की औपचारिक गारंटी प्रदान करते हुए कुशल ग्रेडिएंट-आधारित नीति अनुकूलन की अनुमति मिलती है।
यह शोध पत्र माइक्रोस्विमर प्रक्षेपवक्र ट्रैकिंग (microswimmer trajectory tracking) के लिए एक इष्टतम नियंत्रण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो बी-स्प्लाइन पैरामीट्राइजेशन (B-spline parametrization) को बायेसियन ऑप्टिमाइजेशन (Bayesian optimization) के साथ जोड़ता है, जो विभिन्न मॉडल निष्ठाओं (model fidelities) और जटिल हाइड्रोडायनामिक प्रभावों को संभालने में सक्षम एक सुदृढ़ और बहुमुखी दृष्टिकोण प्रदर्शित करता है।
स्पर्श संवेदना (tactile sensing) में समृद्ध टेम्पोरल डेटा की कमी को दूर करने के लिए, यह शोध पत्र **ToucHD**, एक बड़े पैमाने के पदानुक्रमित (hierarchical) डेटासेट, और **AnyTouch 2**, एक सामान्य प्रतिनिधित्व शिक्षण ढांचा (representation learning framework) पेश करता है जो विविध ऑप्टिकल टैक्टाइल सेंसरों के माध्यम से ऑब्जेक्ट-स्तरीय समझ को सूक्ष्म, बल-जागरूक गतिशील धारणा (fine-grained, force-aware dynamic perception) के साथ एकीकृत करता है।