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यह शोध पत्र एक मल्टीमॉडल स्किन लीजन क्लासिफिकेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो टेम्परेचर स्केलिंग कैलिब्रेशन और अनसर्टेन्टी एस्टीमेशन के माध्यम से उच्च सटीकता और विश्वसनीयता प्राप्त करते हुए, स्विन ट्रांसफॉर्मर-व्युत्पन्न इमेज फीचर्स को क्लिनिकल मेटाडेटा के साथ फ्यूज करता है और मजबूत व्याख्यात्मकता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक पुनर्गठनीय रोबोटिक असेंबली सिस्टम प्रस्तुत करता है जो विविध संरचनात्मक रूपों के प्रतिवर्ती, उच्च-शक्ति और बहु-पैमाने वाले निर्माण को सक्षम करने के लिए स्व-संरेखित, कंपाउंड नेस्टेड लैटिस मॉड्यूल में ज्यामितीय बुद्धिमत्ता को एनकोड करता है, जिसमें रोबोटिक आर्म्स और मोबाइल असेंबलर्स दोनों का उपयोग किया जाता है।
यह शोध पत्र हल्डर साइन्ड डिस्टेंस (Hölder signed distance) प्रस्तुत करता है, जो उत्तल बहुफलक (convex polyhedra) के लिए एक नवीन क्लोज्ड-फॉर्म, डिफरेंशिएबल और GPU-पैरेललाइज़ेबल मीट्रिक है, जो कुशल वास्तविक समय रोबोटिक मोशन प्लानिंग और कंट्रोल को सक्षम करने के लिए मौजूदा यूक्लिडियन SDFs की नॉन-डिफरेंशिएबिलिटी और कम्प्यूटेशनल सीमाओं पर विजय प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र अधिकतम-क्षमता वाले पहेली-आधारित गोदामों में मल्टी-रोबोट क्रमबद्ध भंडारण और पुनर्प्राप्ति के लिए एक नवीन, पूर्ण और स्केलेबल प्राथमिकता आधारित नियोजन एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है, जो अनिश्चित प्रस्थान अनुक्रमों के विरुद्ध सुदृढ़ता के लिए नगण्य ओवरहेड बनाए रखते हुए, डेडलॉक-मुक्त निष्पादन और लगभग रैखिक मेक्सपैन (makespan) सुधार की गारंटी देता है।
यह शोध पत्र स्वायत्त वाहनों के लिए एक उन्नत पार्श्व नियंत्रण रणनीति प्रस्तुत करता है जो स्थिरता और ट्रैकिंग सटीकता को बढ़ाने के लिए एक अनुकूली लुकअहेड तंत्र और लीड फ़िल्टर क्षतिपूर्ति के साथ क्लॉथॉइड-आधारित पथ नियोजन का उपयोग करता है, जिसे TruckSim और Simulink सह-सिमुलेशन के माध्यम से मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र DA-NBV का प्रस्ताव करता है, जो एक दिशा-जागरूक नेक्स्ट-बेस्ट-व्यू प्लानर है जो जहाज के स्व-अवरोध (self-occlusion) और समुद्री-अवस्था की गतिशीलता की चुनौतियों से पार पाने के लिए दिशात्मक अवलोकन सांख्यिकी और एक सीखने योग्य पोजीशन एडवांटेज फील्ड को एकीकृत करता है, जिससे समुद्री अनुप्रयोगों के लिए 3D पुनर्निर्माण की पूर्णता और दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र एक मानव-केंद्रित विधि का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं और विशिष्ट कार्य स्थितियों के अनुरूप स्केलिंग गेन को अनुकूलित करके, विशेष रूप से लंबे संचार विलंब के तहत, स्पैटियोटेम्पोरल संदर्भ-निर्भर व्यक्तिगत मोशन स्केलिंग के लिए टेलीमैनिप्यूलेशन प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोध पत्र ALVA का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रक्षेपवक्र (ट्रैजेक्टरी) मूल्यांकनकर्ता है जो कार्य की प्रगति का आकलन करने के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित विजन-लैंग्वेज मॉडल का लाभ उठाता है, जो एक्शन-कंडीशन्ड विजुअल ट्रांजिशन को सारांशित करता है और उनकी तुलना प्राकृतिक भाषा निर्देशों से करता है, जिससे एक रूढ़िवादी और व्याख्यात्मक फीडबैक तंत्र प्रदान होता है जो एम्बोडीड कंट्रोल कार्यों में स्टैटिक इमेज और एम्बेडिंग-आधारित बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोधपत्र Ego-OSCAR प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स, कम लागत वाला (<$200) हेड-माउंटेड स्टीरियो-इनर्शियल कैप्चर सिस्टम है, जिसके साथ एक पूर्ण सॉफ्टवेयर स्टैक और एक बड़े पैमाने का, एनोटेटेड एगोसेंट्रिक डेटासेट भी दिया गया है, जिसे एगोसेंट्रिक अनुसंधान के लिए क्राउडसोर्स्ड डेटा संग्रह को लोकतांत्रिक बनाने और इसे व्यापक स्तर पर ले जाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोध पत्र एक पुन: पैरामीटराइज्ड (reparameterized), ग्रेडिएंट-आधारित करिकुलम जनरेशन फ्रेमवर्क को प्रस्तावित करता है जिसमें निरंतर रूप से परिवर्तनशील पर्यावरणीय स्थितियों में सामान्यीकरण करने वाली सुदृढ़ नेविगेशन नीतियों को स्वचालित और कुशलतापूर्वक प्रशिक्षित करने के लिए डिस्ट्रीब्यूशन-शिफ्ट रेगुलराइजेशन का उपयोग किया गया है, जो निरंतर-नियंत्रण कार्यों (continuous-control tasks) में मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।