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यह शोध पत्र एक हाइब्रिड मोशन प्लानिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एक कॉम्पैक्ट ऑब्जेक्ट-सेंट्रिक सीन रिप्रेजेंटेशन पर आधारित डिफ्यूजन ट्रांसफार्मर को एक कोलिजन-अवेयर मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोलर के साथ जोड़ता है, ताकि अव्यवस्थित वातावरण में विश्वसनीय, व्यवहार्य और रीयल-टाइम कोलिजन-फ्री प्रक्षेपवक्र (ट्रैजेक्टरीज) उत्पन्न किए जा सकें।
यह शोध पत्र एक नवीन, गणितीय रूप से कठोर अर्ध-रैखिक एकल-ट्रैक वाहन मॉडलों के परिवार को प्रस्तुत करता है जो सीमित घर्षण स्थितियों के तहत गैररेखीय क्षणिक पार्श्व प्रतिक्रियाओं और सूक्ष्म-शिमी दोलनों को सटीक रूप से पकड़ने के लिए फ्रिक्शन विद ब्रिस्टल डायनेमिक्स (FrBD) PDE ढांचे के माध्यम से वितरित टायर घर्षण गतिकी को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र यूएवी (UAV) झुंडों में स्केलेबल और लचीली स्वायत्तता को सक्षम करने के लिए एज कंप्यूटिंग के साथ एलएलएम (LLM) आधारित एजेंटिक एआई के एकीकरण का अन्वेषण करता है, जिसमें तीन परिनियोजन आर्किटेक्चर प्रस्तावित किए गए हैं और एक वाइल्डफायर सर्च एंड रेस्क्यू उपयोग के मामले के माध्यम से एक एज-सक्षम दृष्टिकोण की बेहतर दक्षता को प्रदर्शित करते हुए भविष्य की चुनौतियों को रेखांकित किया गया है।
FARE एक पदानुक्रमित स्वायत्त अन्वेषण ढांचा है जो वैश्विक अर्थ संबंधी तर्क के लिए एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल और तेज़ स्थानीय नियंत्रण के लिए एक रिइन्फोर्समेंट लर्निंग पॉलिसी को एकीकृत करता है, जो जटिल, बड़े पैमाने के वातावरण में कुशल और सुदृढ़ नेविगेशन को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र एक स्टोकेस्टिक निर्णय लेने वाले ढांचे (stochastic decision-making framework) का प्रस्ताव करता है जो प्रेरणा और आक्रामकता जैसे कारकों को मॉडल करके सहयोगात्मक रोबोटों को मानवीय कार्यों और भावनाओं का पूर्वानुमान लगाने में सक्षम बनाता है, जिससे मानव-रोबोट औद्योगिक सहयोग में सुरक्षा और दक्षता बढ़ती है।
यह शोध पत्र एक 1.47 मिमी मॉड्यूलर सॉफ्ट रोबोटिक कैथेटर प्रस्तुत करता है जो सेंसिंग, एक्चुएशन और थेरेपी को एकीकृत करने में सक्षम है ताकि अग्नाशयी वाहिनी (पैनक्रिएटिक डक्ट) जैसे नाजुक शारीरिक क्षेत्रों में सटीक, अर्ध-स्वायत्त नेविगेशन और लक्षित हस्तक्षेप को सक्षम बनाया जा सके, जिससे वर्तमान नैदानिक एंडोल्यूमिनल प्रक्रियाओं की सीमाओं को दूर किया जा सके।
यह शोध पत्र KRROOD प्रस्तुत करता है, जो ज्ञान को एक प्रथम-श्रेणी के एब्स्ट्रैक्शन (first-class abstraction) के रूप में मानकर नॉलेज रिप्रेजेंटेशन एंड रीजनिंग को ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डिज़ाइन के साथ एकीकृत करता है, जिससे लॉजिक प्रोग्रामिंग और आधुनिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के बीच के अंतर को पाटते हुए बेंचमार्क और वास्तविक दुनिया के स्वायत्त परिदृश्यों पर मजबूत प्रदर्शन का प्रदर्शन किया गया है।
यह शोध पत्र यूनिट्री जी1 (Unitree G1) रोबोट का उपयोग करके 6G-सक्षम एज (ORAN/MEC) इंफ्रास्ट्रक्चर पर विजन-लैंग्वेज मॉडल्स की तैनाती की जांच करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एज-आधारित निष्पादन क्लाउड के निकट सटीकता बनाए रखते हुए विलंबता (latency) को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है, जबकि कॉम्पैक्ट मॉडल सटीकता की कीमत पर और भी तेज़ प्रतिक्रियाशीलता प्रदान करते हैं।
ExPrIS प्रोजेक्ट एक वृद्धिशील (incremental) 3D सिमेंटिक सीन ग्राफ फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो विशुद्ध रूप से डेटा-संचालित दृष्टिकोणों से परे रोबोटिक ऑब्जेक्ट इंटरप्रिटेशन की मजबूती और सिमेंटिक निरंतरता को बढ़ाने के लिए एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क में प्रासंगिक पूर्ववृत्तों (contextual priors) और बाहरी सिमेंटिक ज्ञान को एकीकृत करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि हिप एक्सोस्केलेटन सहायता मापदंडों को केवल ऊर्जा दक्षता के बजाय फिसलन संबंधी विक्षोभों के दौरान चाल स्थिरता के लिए अनुकूलित करना, संपूर्ण शरीर के कोणीय संवेग को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है, लेकिन अनुकूलतम टॉर्क परिमाण और अवधि में पर्याप्त अंतर-विषय परिवर्तनशीलता के कारण इसमें उपयोगकर्ता-विशिष्ट वैयक्तिकरण की आवश्यकता होती है।