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यह शोध पत्र विभिन्न रोबोटिक कार्यों में विविध सुरक्षा बाधाओं को गतिशील रूप से लागू करने के लिए हैमिल्टन-जैकोबी एक्टर्स और क्रिटिक्स का उपयोग करते हुए एक भाषा-सशर्त सुरक्षा फ़िल्टरिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो उल्लंघनों में कमी और अनदेखी बाधा संस्थाओं (unseen constraint instances) में आंशिक स्थानांतरण प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र LOCUS-DT को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो भारी ब्लॉकेज और मल्टीपाथ प्रोपेगेशन वाले जटिल वातावरणों में सटीक इनडोर लोकलाइजेशन के लिए मजबूत, मल्टीमॉडल पोस्टीरियर इन्फरेंस करने हेतु रे-ट्रेसिंग-आधारित डिजिटल ट्विन्स और एक नवीन लर्नड स्कोरिंग फंक्शन का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र एक विज़न-आधारित दृष्टिकोण का प्रस्ताव करता है जो शोर वाले पॉइंट फोर्सेज के बजाय सुचारू 3D कॉन्टैक्ट फोर्स वितरणों की भविष्यवाणी करने के लिए ऑब्जेक्ट ज्योमेट्री प्रायर्स का लाभ उठाता है, जो भविष्यवाणी सटीकता और डाउनस्ट्रीम मैनिपुलेशन प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है और सिमुलेशन से वास्तविक दुनिया तक मजबूत सामान्यीकरण प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक सह-अनुकूलन ढांचे (co-optimization framework) का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो संयुक्त पैरामीटर ट्यूनिंग और स्टेट मैपिंग के माध्यम से सिम्युलेटेड सॉफ्ट रोबोटिक रिज़र्वोयर्स की गतिशीलता को उच्च-प्रदर्शन वाले डिजिटल संदर्भों के साथ संरेखित करता है, जिसके परिणामस्वरूप विभिन्न वर्गीकरण और पूर्वानुमान कार्यों में औसतन 33.7% प्रदर्शन सुधार प्राप्त होता है।
SSTG-Nav एक पुन: प्रयोज्य मीट्रिक-सिमेंटिक टोपोलॉजिकल ग्राफ फ्रेमवर्क पेश करता है जो एक बार के सर्वेक्षणों को विश्वसनीय, दीर्घकालिक नेविगेशन स्मृतियों में बदल देता है, जिससे जटिल वातावरण में दोहराए जाने वाले ऑब्जेक्ट सर्च कार्यों में लगभग पूर्ण ज्यामितीय सफलता और काफी बेहतर सिमेंटिक नेविगेशन प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोधपत्र CloudEdgeVLA को प्रस्तुत करता है, जो एक क्लाउड-एज सहयोगात्मक ढांचा है जो एक क्लाउड एनकोडर को मजबूत, धीरे-धीरे बदलने वाले टास्क फीचर्स उत्पन्न करने के लिए और एक हल्के एज हेड को उन्हें वास्तविक समय के स्थानीय अवलोकनों के साथ एकीकृत करने के लिए प्रशिक्षित करके विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स में लेटेंसी-कंट्रोल संघर्ष को हल करता है, जिससे महत्वपूर्ण नेटवर्क विलंब के तहत उच्च सफलता दर प्राप्त होती है जहाँ मौजूदा विधियाँ विफल हो जाती हैं।
यह शोध पत्र ग्रैस्प डिस्टेंस फील्ड्स (GDFs) को प्रस्तुत करता है, जो एक प्लानर-मुक्त नियंत्रण ढांचा है जो एक सुरक्षा-महत्वपूर्ण क्वाड्रेटिक प्रोग्राम के माध्यम से फ़िल्टर किए गए एक सुचारू कॉन्फ़िगरेशन-स्पेस डिस्टेंस फील्ड का अनुसरण करके गतिशील वातावरण में बिना किसी प्रक्षेपवक्र पुनर्रचना (ट्रैजेक्टरी रिप्लानिंग) की आवश्यकता के, उच्च सफलता दर और गुणवत्ता प्रतिधारण के साथ मजबूत और सुरक्षित ग्रैस्प निष्पादित करता है।
यह शोध पत्र bFaaaP प्रस्तुत करता है, जो एक समावेशी, पैर-मुक्त पियानो पेडल प्रणाली है जो स्मार्टफोन-आधारित हेड-एंगल ट्रैकिंग और एक ट्यूनेबल कंट्रोल लॉ का उपयोग करके ध्वनिक और इलेक्ट्रॉनिक दोनों वाद्ययंत्रों के लिए एक पियानोवादक के इच्छित सस्टेन पेडलिंग को मात्रात्मक रूप से पुनरुत्पादित करता है, जो निचले अंगों की अक्षमता वाले व्यक्तियों द्वारा प्रदर्शन को सफलतापूर्वक सक्षम बनाता है।
SelfWAM एक एकीकृत विश्व क्रिया मॉडल (unified world action model) है जो रोबोट के सेल्फ-मास्क (self-masks) पर आधारित होकर क्रियाओं और एक्शन-कंडीशन्ड भविष्य के अवलोकनों (action-conditioned future observations) की संयुक्त रूप से भविष्यवाणी करके रोबोट पॉलिसी लर्निंग को बेहतर बनाता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि भविष्यवाणियाँ विशिष्ट क्रिया परिणामों को दर्शाती हैं और साथ ही तेज़ इन्फरेंस गति भी बनाए रखती हैं।
StochSIPP एक सटीक आकस्मिक योजनाकार (exact contingent planner) है जो अनिश्चित, स्थानीय रूप से प्रकट होने वाले अवरोधों वाले टेम्पोरल रोडमैप्स में नेविगेट करने के लिए अनुकूल, टकराव-मुक्त नीतियां उत्पन्न करने हेतु सेफ इंटरवल पाथ प्लानिंग (SIPP) को बाउंडेड AND/OR सर्च के साथ जोड़ता है, जो प्रभावी रूप से आगमन समय को कम करता है और उन परिदृश्यों को हल करता है जहाँ रूढ़िवादी निश्चित-पथ योजनाकार (conservative fixed-path planners) विफल हो जाते हैं।