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यह शोध पत्र यूनिफाइड टीएएमपी (U-TAMP) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसी विधि है जो इंटर-ऑब्जेक्ट अफोर्डेंस एब्स्ट्रैक्शंस (inter-object affordance abstractions) उत्पन्न करने के लिए विजन-लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाती है, जिससे मौजूदा दृष्टिकोणों की तुलना में कॉन्टैक्ट-रिच रोबोटिक कार्यों में प्लानिंग सफलता दर और दक्षता में एक से दो क्रमों (orders of magnitude) का महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोधपत्र PRISM प्रस्तुत करता है, जो द्विपक्षीय हेरफेर (bimanual manipulation) के लिए एक GPU-त्वरित मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल फ्रेमवर्क है, जो व्यवहार्य प्रक्षेपवक्र नमूनाकरण (feasible trajectory sampling) के लिए QP-निर्देशित प्रक्षेपण, एक कस्टम कुशल सॉल्वर और बेयसियन लागत ट्यूनिंग को जोड़ता है ताकि संपर्क-समृद्ध वातावरण में सफल सिम-टू-रियल ट्रांसफर के साथ मजबूत, वास्तविक समय का प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।
यह शोध पत्र एक डीप लर्निंग-संवर्धित PVT एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो अनलेबल GNSS डेटा का उपयोग करके घने शहरी वातावरण में मल्टीपाथ इंटरफेरेंस को प्रभावी ढंग से कम करने और पोजिशनिंग सटीकता में सुधार करने के लिए सुपरवाइज्ड रेंज करेक्शन प्रेडिक्शन को JEPA-आधारित सेल्फ-सुपरवाइज्ड प्रीट्रेनिंग के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र एक दूरी-प्रतिबंधित विरोधी मॉडल (distance-constrained adversary model) को एक संभाव्यता-आधारित निगरानी प्रणाली (probabilistic monitor) के साथ जोड़कर एक विश्वास-आधारित ढांचे (trust-aware framework) को पेश करते हुए, जीपीएस स्पूफिंग (GPS spoofing) के तहत लचीले मल्टी-रोबोट रूटिंग को संबोधित करता है, जिससे समझौता किए गए एजेंटों का पता लगाने और उन्हें हटाने में मदद मिलती है, जिससे प्लानर-एक्जीक्यूशन निरंतरता (planner-execution consistency) बहाल होती है और प्रभावी रोलआउट-आधारित निर्णय लेने में सक्षमता मिलती है।
LM-X एक व्याख्यात्मक एक्शन मॉडलिंग फ्रेमवर्क है जो सामान्यवादी रोबोटिक हेरफेर (generalist robot manipulation) के लिए है, जो कार्य की प्रगति, सिमेंटिक घटनाओं और स्थानीय विश्वसनीयता का स्पष्ट रूप से पूर्वानुमान लगाकर दीर्घकालिक नियंत्रण प्रदर्शन को बढ़ाता है, और अत्याधुनिक मॉडलों की तुलना में वास्तविक-रोबोट बेंचमार्क पर बेहतर सफलता दर प्राप्त करता है।
यह शोधपत्र किसी भी ब्लैक-बॉक्स लोकल प्लानर को सपोर्ट करने के लिए ग्लोबल टेंसर मोशन प्लानिंग का सामान्यीकरण करता है और दो एनीटाइम पॉलिसियाँ पेश करता है—एक जो सभी होमोटोपी क्लासेस की कवरेज सुनिश्चित करती है और दूसरी जो इष्टतम लागत (ऑप्टिमल कॉस्ट) की ओर अभिसरित होती है—साथ ही यह प्रदर्शित करता है कि अतिरिक्त सैंपलिंग विफलता की संभावना को तेजी से (एक्सपोनेंशियल रूप से) कम करती है और मैनिपुलेशन एवं नेविगेशन बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करती है।
यह शोधपत्र DESCENT को प्रस्तुत करता है, जो एक ट्रांसफार्मर-आधारित आर्किटेक्चर है जो विषम गतिकी (heterogeneous dynamics) और सख्त टोपोलॉजिकल बाधाओं को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए 'पोटेंशियल रीचेबल सेट' (Potential Reachable Set) संदर्भ नमूनाकरण तंत्र का लाभ उठाकर हवाई अड्डा सतह गतिविधियों की भविष्यवाणी करने में अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त करता है।
यह शोधपत्र फील्ड रोबोटिक्स के लिए एक नवीन दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो प्लेटफॉर्म-स्वतंत्र नेविगेशन और इंटरेक्शन असेसमेंट को सक्षम करने के लिए, विरूपण (deformation) और संपर्क बल (contact force) मापों को संयोजित करके प्राप्त वनस्पतियों के अंतर्निहित यांत्रिक गुणों के माध्यम से उनका लक्षण वर्णन करता है।
यह शोध पत्र का परिचय देता है, जो एक पोस्ट-ट्रेनिंग फ्रेमवर्क है जो ऑफ-द-शेल्फ विजन-लैंग्वेज मॉडल्स को रोबोटिक रीजनर्स में उन्नत करता है जो लो-लेवल मैनिपुलेशन पॉलिसीज़ के लिए मुक्त-रूप प्राकृतिक भाषा मार्गदर्शन उत्पन्न करने में सक्षम हैं, जिससे विशेषज्ञ ट्रेसेस पर मिड-ट्रेनिंग और रूब्रिक-आधारित सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) के संयोजन के माध्यम से लॉन्ग-होरिज़न कार्यों में अन्वेषण और सामान्यीकरण में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोधपत्र VirTooS का परिचय देता है, जो एक पायथन/C# टूलकिट है जो ROS 2 और Unity को एकीकृत करता है ताकि स्वायत्त मोबाइल रोबोटों के लिए स्केलेबल, मिश्रित-वास्तविकता (mixed-reality) बेड़े प्रबंधन सिमुलेशन को सक्षम बनाया जा सके, जो अनुकूलन योग्य परिदृश्यों और कंटेनरीकृत परिनियोजन के माध्यम से वास्तविक और आभासी एजेंटों के बीच निर्बाध संपर्क की सुविधा प्रदान करता है।