I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Ro bo t ics a nd   Aut o m a t io ( I J RA)   Vo l.  14 ,   No .   3 Sep tem b er   20 25 ,   p p .   3 3 9 ~ 3 4 7   I SS N:  2722 - 2 5 8 6 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /i jr a . v 14 i 3 . pp 3 3 9 - 347           339       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij r a . ia esco r e. co m   IntelliDriv e   a uton o mo us ro bo po wered by la rg e lan g ua g mo del       I m ra n Ulla   K ha n 1, 2 ,   D.   R.   K um a Ra j a 3   1 S c h o o l   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   R EV A   U n i v e r si t y ,   B a n g a l o r e ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   C S E ,   S r i   K r i sh n a   I n st i t u t e   o f   T e c h n o l o g y ,   B a n g a l o r e ,   I n d i a   3 S c h o o l   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   R EV A   U n i v e r si t y ,   B a n g a l o r e ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   1 5 ,   2 0 2 5   R ev is ed   J u n   1 4 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   J u l 1 0 ,   2 0 2 5       Th e   ra p i d   a d v a n c e m e n ts  in   a rti ficia in telli g e n c e   (AI)  a n d   r o b o ti c h a v e   p a v e d   th e   wa y   fo r   in n o v a ti v e   a u to n o m o u sy ste m c a p a b le   o f   p e rfo rm in g   c o m p lex   tas k s.   Th is  p r o jec i n teg ra tes   ro b o t ics   with   Larg e   Lan g u a g e   M o d e ls   (LL M s)  to   d e v e l o p   a n   i n telli g e n t,   v e rsa ti le  a n d   u se r - frien d l y   ro b o ti c   sy ste m .   Th e   r o b o is  d e sig n e d   t o   in ter p re stru c tu re d   c o m m a n d s,  m a k e   re a l - ti m e   d e c isio n s,  a n d   n a v i g a te  a u to n o m o u sly   in   d y n a m ic  e n v ir o n m e n ts,   a d d re ss in g   k e y   c h a ll e n g e fa c e d   b y   trad it i o n a a u t o n o m o u sy ste m s.  Ce n t ra to   th e   sy ste m   is  a   Ra sp b e rry   P 4 ,   w h ich   se rv e a th e   m a in   p r o c e ss in g   u n it ,   in teg ra ti n g   c o m p o n e n ts  su c h   a a   we b c a m   fo v isu a d a ta  c a p tu re ,   a n   L2 9 8 N   m o to d riv e r   fo r   m o to r   c o n tro l ,   a n d   a   Bl u e to o th   sp e a k e fo r   re a l - ti m e   fe e d b a c k .   T h e   L LM   A P e n a b l e th e   r o b o t o   p r o c e ss   n a tu ra l   lan g u a g e   c o m m a n d s,  p ro v id i n g   c o n tex t - a wa re   tas k   e x e c u ti o n   a n d   a d a p t a b il it y   t o   c h a n g i n g   sc e n a rio s.   Tes ti n g   h a d e m o n stra ted   th e   s y ste m ’s ab il it y   t o   p e rfo rm   a u to n o m o u n a v i g a ti o n ,   d e tec o b sta c les ,   a n d   e x e c u te  tas k e ffe c ti v e ly .   Th i s   re se a rc h   o ffe rs  a   f o u n d a ti o n   f o v a rio u i n d u stries ,   i n c lu d in g   lo g isti c s,   h e a lt h c a re ,   e d u c a ti o n ,   a n d   h a z a rd o u e n v ir o n m e n o p e ra ti o n s.  By   in c o rp o ra ti n g   LL M t h e   ro b o o v e rc o m e li m it a ti o n o trad it i o n a r u le - b a se d   sy ste m s,  e n h a n c i n g   d y n a m ic  d e c isio n - m a k in g   a n d   u se i n tera c ti o n .   Wi th   i ts  m o d u lar  d e sig n   a n d   sc a lab il it y ,   it   b rid g e th e   g a p   b e twe e n   h u m a n - li k e   i n telli g e n c e   a n d   m e c h a n ica p re c isio n ,   se tt in g   th e   sta g e   fo f u tu r e   a d v a n c e m e n ts i n   AI - d riv e n   ro b o ti c s.   K ey w o r d s :   Ar tific ial  in tellig en ce   Au to n o m o u s   r o b o t   Dee p   lear n in g   L ar g lan g u ag m o d els   R o b o tics   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   I m r an   Ulla  Kh an   Sch o o l o f   C o m p u ter   Scien ce ,   R E VA  Un iv er s ity   B an g alo r e,   I n d ia   E m ail: im r an 1 6 1 9 8 4 @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O   T h f ield   o f   r o b o tics   h as  wi tn ess ed   s ig n if ican ad v an ce m en ts   o v er   th e   y ea r s ,   tr an s itio n in g   f r o m   s im p le  m ec h an ical  m ac h in es  to   h ig h ly   s o p h is ticated   s y s tem s   p o wer ed   b y   ar tific ial  in tellig en ce   ( AI ) .   Au to n o m o u s   r o b o tics ,   in   p ar t icu lar ,   h as  em er g e d   as  cr u c ial  ar ea   o f   in n o v atio n ,   a d d r es s in g   ch allen g es  in   au to m atio n ,   p r ec is io n ,   a n d   ef f icien cy   ac r o s s   v ar io u s   in d u s tr i es  [ 1 ] ,   [ 2 ] .   T h ese  r o b o ts   ar d esig n ed   to   p er f o r m   task s   in d ep en d e n tly ,   r ed u ci n g   h u m an   in ter v e n tio n   an d   e n h an cin g   p r o d u ctiv ity .   T h e   in teg r atio n   o f   AI ,   s p ec if ically   lar g e   lan g u ag e   m o d els  ( L L Ms) ,   h as  f u r th e r   e x p an d ed   th e   s co p e   o f   r o b o tics   b y   e n ab lin g   n at u r al  lan g u ag p r o ce s s in g ,   a d ap tiv d ec is io n - m ak in g ,   an d   im p r o v e d   h u m a n - r o b o t in ter ac tio n   [ 3 ] ,   [ 4 ] .   T r ad itio n al  r o b o tics   o f ten   r elies  o n   p r e - d ef in ed   al g o r ith m s   an d   s en s o r - b ased   s y s tem s ,   w h ich   lim it  th eir   ad ap tab ilit y   an d   ef f ec ti v en ess   in   d y n am ic  en v ir o n m e n ts .   T h ese  s y s tem s   ar ty p ically   r ig id ,   r e q u ir in g   ex ten s iv p r o g r am m in g   f o r   e ac h   n ew  task   o r   e n v ir o n m en t .   As  r esu lt,  th ey   s tr u g g le  to   h an d le   r ea l - wo r ld   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   14 ,   No .   3 Sep tem b er   20 25 :   3 3 9 - 3 4 7   340   s ce n ar io s   th at  d em an d   f lex ib il ity   an d   q u ick   d ec is io n -   m ak in g .   Mo r eo v er ,   t h lack   o f   r ea l - t im ad ap tab ilit y   in   th ese  s y s tem s   cr ea te s   b ar r ier s   f o r   wid er   ad o p tio n   in   i n d u s tr i es  th at  r eq u ir d iv er s an d   v ar iab le  o p er atio n s .   I n   th is   r esear ch   we  h av ad d r ess es  th ese   lim itatio n s   b y   in teg r atin g   an   L L in to   th r o b o t’ s   co n tr o s y s tem     [ 5 ] [ 7 ] .   T h p r im ar y   ch allen g is   to   d esig n   r o b o ca p a b le   o f   i n ter p r etin g   an d   p r o ce s s in g   n atu r al  lan g u ag e   co m m an d s   ac cu r ately   [ 8 ] ,   [ 9 ] ,   m ak in g   in tellig en d ec is io n s   in   r ea l - tim b ased   o n   en v ir o n m en tal  in p u ts   [ 1 0 ] an d   e x ec u tin g   task s   au to n o m o u s ly   with   m in im al  h u m a n   in te r v en tio n   [ 1 1 ] .   B y   b r id g in g   th g ap   b etwe e n   tr ad itio n al  r o b o tics   an d   ar t if icial  in tellig en ce ,   th is   s y s te m   aim s   to   u n lo ck   th p o ten tial  o f   au t o n o m o u s   m ac h i n es  in   s o lv in g   co m p lex   r ea l - w o r ld   p r o b lem s .   T h d ev el o p m en t   o f   s u ch   s y s tem s   co u ld   lead   to   s m ar ter ,   m o r v er s atile  r o b o ts   with   wid esp r ea d   ap p licatio n s   [ 1 2 ] ,   [ 1 3 ] Au to n o m o u s   r o b o tics   s tan d s   at  th cr o s s r o ad s   o f   m u ltid is c ip lin ar y   f ield s ,   in clu d i n g   en g in ee r in g ,   c o m p u te r   s cien ce ,   an d   co g n itiv s y s tem s .   T h o v er ar c h in g   g o al  is   to   cr ea te  m ac h in es  ca p ab le  o f   r esp o n d in g   to   co m p le x   en v ir o n m en ts ,   ad ap tin g   to   n e task s ,   an d   co llab o r atin g   wit h   h u m a n s   s ea m less ly .   W ith   th r is o f   L L Ms,  th e   in ter s ec tio n   b etwe en   n atu r al   lan g u ag e   u n d er s tan d in g   an d   m ec h an ical  ac t u atio n   h as   b r o u g h f o r th   n ew  d im en s io n s   o f   in ter ac tio n   [ 1 4 ] ,   [ 1 5 ] .   T h is   s tu d y   ex p lo r es  th in teg r atio n   o f   L L M - b ased   co n tr o with   co m p u te r   v is io n   an d   m o to r   ac t u atio n   to   ac h iev r o b u s t r ea l - tim ad a p tab ilit y   an d   h u m an - lik in ter ac tio n .   T h p r o p o s ed   p r o ject  lev er a g es  th ese  ad v a n ce m en ts   to   c r ea te  s y s tem   th at  c o m b in e s   h ar d war e   p r ec is io n   with   AI - d r iv e n   in te llig en ce .   T h is   p r o ject  aim s   to   o v er co m t h lim itatio n s   o f   tr ad itio n al  s en s o r - b ased   r o b o ts   b y   in co r p o r atin g   r ea l - tim d ec is io n - m a k in g   ca p ab ilit ies  p o wer ed   b y   L L Ms.  T h k ey   f in d in g   o f   th is   s tu d y   is   th at  in teg r atin g   la r g lan g u a g m o d els  ( L L Ms)   with   au to n o m o u s   r o b o tics   s ig n if ican tly   en h an ce s   th r o b o t' s   ab ilit y   to   in ter p r et  n atu r al  lan g u ag co m m an d s   an d   m ak r ea l - tim d ec is io n s .   T h is   ap p r o ac h   im p r o v es  ad a p tab ilit y ,   u s er   in ter ac tio n ,   an d   au to n o m o u s   n av ig atio n   c o m p a r ed   to   tr a d itio n al  r u le - b ased   s y s tem s .   T h liter atu r s u r v ey   as  s h o w n   in   T ab le  1   ex p lo r es  ad v a n ce m en ts   in   r o b o tics ,   in clu d in g   L L M - b ased   d ec is io n - m ak in g ,   m ac h in v is i o n   f o r   n av ig atio n ,   an d   m o d u la r   s y s tem   ar ch itectu r es.  T h d is cu s s io n   h ig h lig h ts   g ap s   s u ch   as  th lack   o f   h a r d war e -   s o f twar in teg r atio n ,   li m ited   s ca lab ilit y ,   an d   in a d eq u ate  ad ap tab ilit y   in   d y n am ic  en v ir o n m en ts .   R esear ch   in s ig h ts   in clu d s tu d ies  o n   GPT  m o d els  f o r   n atu r al  la n g u ag p r o ce s s in g ,   YOL O - b ased   o b ject  d etec tio n ,   an d   f r am ewo r k s   f o r   au to n o m o u s   d ec is io n -   m ak in g ,   f o r m in g   th f o u n d atio n   f o r   th p r o p o s ed   s y s tem .       T ab le  1 .   C o m p a r ativ an aly s is   T i t l e   C o m m a n d   i n t e r p r e t a t i o n   a c c u r a c y   ( % )   Real - t i m e   d e c i s i o n   l a t e n c y   ( m s )   N a v i g a t i o n   e f f i c i e n c y   ( % )   E r r o r   r a t e   i n     o b s t a c l e   d e t e c t i o n   ( % )   I n t e l l i D r i v e   A u t o n o m o u R o b o t   89   1 7 0   88   5   C h a t G P T - C o n t r o l l e d   R o b o t   [ 1 6 ]   89   1 6 0   80   8   R e i n f o r c e m e n t   L e a r n i n g - b a s e d   R o b o t   [ 1 7 ]   90   1 6 0   85   7   D e e p   L e a r n i n g   A u t o n o m o u s   D r i v i n g   R o b o t   [ 1 8 ]   88   1 8 0   82   6       T h is   p ap er   in tr o d u ce   an   in n o v ativ ap p r o ac h   th at  m e r g e s   lar g lan g u ag m o d els  ( L L Ms)   with   b eh av io r   tr ee s   ( B T s ) .   T h is   m e th o d   d y n am ically   a d ap ts   r o b o t ic  task s   to   en v ir o n m en tal  ch a n g es  b y   lev e r ag in g   C h atGPT   f o r   r ea l -   tim r ea s o n in g   an d   s em an tic  m ap p in g   f r am ewo r k   f o r   task   ex ec u tio n .   T h u s o f   L L Ms  en h an ce s   th ab ilit y   o f   B T s   to   h an d le  u n f o r eseen   ev en ts ,   im p r o v in g   ad ap tab ilit y   an d   r o b u s tn ess   in   task   m an ag em en [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ] .   B h ar ath et  a l .   [ 2 1 ]   e x p lo r e d   th t r an s f o r m ativ r o le  o f   m ac h in v is io n   in   r o b o tic  s y s tem s .   T h s tu d y   h ig h lig h ts   k ey   tech n o lo g ies  s u ch   as  co n v o lu tio n al  n e u r al  n etwo r k s   ( C NNs)  f o r   r ea l -   tim o b ject  d etec tio n   a n d   s im u l tan eo u s   lo ca lizatio n   an d   m ap p in g   ( SLAM )   f o r   au to n o m o u s   n a v ig atio n .   Ap p licatio n s   in clu d e   d e f ec d etec tio n ,   q u ality   ass u r an ce ,   a n d   n av ig atio n   in   m an u f ac tu r i n g   a n d   h ea lth ca r e,   em p h asizin g   th p r ec is io n   an d   ad ap tab ilit y   o f f er ed   b y   m ac h i n v is io n .     T h is   r esear ch   i n v esti g ate  th e   i n teg r atio n   o f   L L Ms  an d   g en e r ativ e   AI   ( Gen   AI )   i n   h u m an o id   r o b o ts .   T h is   h y b r i d   m o d el  s ig n if ican t ly   en h an ce s   n atu r al  lan g u ag e   p r o ce s s in g   an d   em o tio n al  in t ellig en ce ,   en ab lin g   in tu itiv in ter ac tio n s   with   h u m an s .   T h e   r esear ch   f o c u s es  o n   eth ical   AI   d ep lo y m en to   ass is v u ln er ab le   p o p u latio n s   s u ch   as  th eld er l y   an d   d is ab led   [ 2 2 ] .   T h is   f r am ewo r k   au to m ates  co m p lex   r o b o tic  d ev elo p m en t   task s ,   in clu d in g   co d g e n er ati o n   an d   p a r am eter   tu n i n g .   T h e   s tu d y   d em o n s tr ates  th f r am ewo r k ' s   ef f icac y   in   s im p lify in g   r o b o tics   d ev elo p m en t f o r   n o n - ex p e r ts ,   v alid ated   th r o u g h   ex p er im en ts   o n   q u a d r u p ed   r o b o ts   [ 2 3 ] .       2.   P RO P O SE M E T H O D   E x is tin g   au to n o m o u s   r o b o tic  s y s tem s   ar o f ten   lim ited   b y   th eir   r elian ce   o n   p r ed e f in ed   a lg o r ith m s ,   s en s o r   d ata,   an d   r u le - b ased   m ec h an is m s .   T h ese  s y s tem s   lack   f lex i b ilit y   an d   ad a p t ab ilit y   in   d y n a m ic  en v ir o n m en ts ,   as th ey   d e p en d   h ea v ily   o n   p r e - p r o g r am m e d   in s tr u ctio n s   an d   s p ec if ic  s en s o r   co n f ig u r atio n s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         I n telliDr ive  a u to n o mo u s   r o b o t p o w ered   b la r g la n g u a g mo d el   ( I mra n   Ulla   K h a n )   341   T h p r o p o s ed   s y s tem   a d d r ess es  th lim itatio n s   o f   ex is tin g   s y s tem s   b y   in teg r atin g   h ar d war e   p r ec is io n   with   ad v an ce d   AI   ca p ab ilit ies.  T h s y s tem   lev er ag es  lar g lan g u ag m o d els  ( L L Ms)   to   en ab le  n atu r al   lan g u ag c o m m an d   in ter p r etatio n   an d   ad ap tiv d ec is io n - m a k in g .   B elo ar th e   k ey   f ea tu r es  o f   th p r o p o s ed   s y s tem   [ 2 4 ] .   a.   T h r o b o t in teg r ates L L to   u n d er s tan d   a n d   ex ec u te  co m p lex   n atu r al  lan g u ag e   co m m a n d s .   b.   I p r o ce s s es  en v ir o n m e n tal  in p u ts   to   g en er ate   m o to r   co n tr o co m m an d s   d y n am ically ,   en a b lin g   r ea l - tim d ec is io n - m ak in g .   c.   C o s t - ef f ec tiv h ar d war e,   in clu d in g   a   R asp b er r y   Pi,  B m o t o r s ,   an d   a   b asic  web ca m ,   en s u r es  af f o r d a b ilit y   with o u t c o m p r o m is in g   f u n ctio n ality .   d.   Scalab le ,   m o d u la r   ar c h itectu r allo ws  f o r   th in te g r atio n   o f   ad d itio n al  f ea tu r es  lik ad v a n ce d   s en s o r s   o r   n av ig atio n   al g o r ith m s .   e.   u s er - f r ien d l y   in ter f ac e n h a n ce s   u s ab ilit y ,   m ak in g   it a cc ess ib le  f o r   n o n - tech n ical  u s er s   B y   co m b in in g   ad v an ce d   AI   w ith   ef f icien h ar d war e,   th p r o p o s ed   s y s tem   aim s   to   d eliv er   f lex ib le,   r eliab le,   an d   s ca lab le  s o lu tio n   f o r   a u to n o m o u s   r o b o tics .   Fig u r 1   I llu s tr ates  th ar c h itectu r e   o f   an   a u to n o m o u s   r o b o p o wer ed   b y   n atu r al  lan g u ag p r o ce s s in g   an d   r ea l - tim e   ad ap tab ilit y .   T h s y s tem   is   s tr u ctu r ed   in to   th r ee   p r im ar y   co m p o n en ts : in p u t,  p r o ce s s in g ,   an d   o u t p u t.  T h I n p u t Co m p o n en ts   co n s is t o f   w eb ca m   f o r   ca p tu r in g   r ea l - tim v is u al  d ata  a n d   a   u s er   in ter f ac f o r   r ec ei v in g   n a tu r al  lan g u a g co m m an d s .   T h web ca m   en c o d er   co n v er ts   v is u al   d ata  in t o   a   B ase6 4   f o r m at,   wh ic h   is   tr an s m i tted   to   th e   p r o ce s s in g   u n it.  T h Pro ce s s in g   Un it   co m p r is es  R asp b er r y   Pi  th at  ac ts   as   th ce n tr al  co n tr o ller   [ 2 5 ] ,   [ 2 6 ] .   I p r o ce s s es  v is u al  in p u ts   an d   u s er   co m m an d s   with   th e   aid   o f   an   L L M   API ,   wh ic h   in ter p r ets  an d   g en er ates  a p p r o p r iat r esp o n s es.  T h ese  r esp o n s es  ar th en   tr a n s lated   in to   ac tio n ab le  c o n tr o s ig n als.  T h Ou tp u C o m p o n en ts   in clu d an   L 2 9 8 m o to r   d r iv er ,   w h ich   co n v er ts   t h co n tr o l sig n als in to   p r ec is in s tr u ctio n s   f o r   B m o to r s ,   en ab lin g   m o v em en t.            Fig u r 1 .   Sy s tem   ar c h itectu r e       3.   M E T H O D   T h d ev elo p m e n o f   th I n tel liDr iv L L M - p o wer ed   au to n o m o u s   r o v er   in v o lv es  in teg r ati n g   n atu r al  lan g u ag p r o ce s s in g ,   r ea l - tim d ec is io n - m ak i n g ,   a n d   m o d u lar   r o b o tics   to   cr ea te  an   in tellig en t,  s ca lab le   s y s tem .   T h m eth o d o lo g y   s tar ts   with   s elec tin g   co s t - ef f ec tiv h ar d war s u c h   as  R asp b er r y   Pi  4 ,   web ca m ,   B m o to r s ,   an d   an   L 2 9 8 N   m o to r   d r iv er .   T h s y s tem   ar ch itectu r is   d esig n ed   ar o u n d   th r ee   p r im ar y   s u b s y s tem s .     3 . 1 .     I np ut  f o ca pturing   v is ua l a nd   co m ma nd   da t a     T h in p u s u b s y s tem   is   r esp o n s ib le  f o r   ca p tu r i n g   e n v ir o n m en tal  an d   u s er   d ata  n ec ess ar y   f o r   th e   r o b o t' s   o p er atio n .   I in clu d es  co m p o n en ts   lik web ca m   f o r   v is u al  in p u an d   u s er   co m m an d   in ter f ac f o r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   14 ,   No .   3 Sep tem b er   20 25 :   3 3 9 - 3 4 7   342   n atu r al  lan g u ag e   in s tr u ctio n s .   T h v is u al  i n p u t   f r o m   th e   web ca m   is   r ep r esen ted   as  a   2 D   im ag m atr ix   ( , ) wh er ea ch   p i x el  ( , )   co n tain s   R G B   o r   g r ay s ca le  in ten s ity   v alu es .     3 . 2 .     P r o ce s s ing   f o decisi o n - m a k ing   us ing   a n L L M   AP I   T h p r o ce s s in g   s u b s y s tem   is   th co m p u tatio n al   co r e   o f   th e   a r ch itectu r e,   p er f o r m in g   d ec is io n - m ak i n g   b ased   o n   th in p u t d ata.   I t in cl u d es th R asp b er r y   Pi 4   an d   L L API   to   in ter p r et  n atu r al  lan g u ag c o m m an d s ,   T h is   API   ex ce in   p r o ce s s in g   n atu r al  lan g u ag a n d   co n v er tin g   it  in to   s tr u ctu r e d   ac tio n s ,   s u ch   as  Mo v e   f o r war d   5   m eter s   in to   m o to r   co m m an d s   an d   m ak e   r ea l - tim d ec is io n s   f o r   n av ig atio n   an d   task   ex ec u tio n .   T h r o b o t' s   lin ea r   v elo city   ( v )   an d   an g u lar   v el o city   ( ω )   ar ca lcu lated   b ased   o n   th r o tatio n al  s p ee d s   o f   its   wh ee ls .   L in ea r   v el o city   r ep r esen ts   th e   f o r war d   o r   b a ck war d   m o v em e n s p ee d ,   wh i le  an g u lar   v elo cit y   m ea s u r es  th r ate  o f   r o tatio n   ar o u n d   th r o b o t' s   ce n ter .   B y   co n tr o llin g   th in d iv id u al  s p e ed s   o f   th e   lef an d   r ig h wh ee ls ,   th r o b o ca n   ac h iev p r ec is lin ea r   an d   a n g u lar   m o tio n ,   allo win g   it  to   m o v s tr aig h t,  tu r n   in   p lace ,   o r   f o llo cu r v ed   tr ajec t o r ies as in   ( 1 )   a n d   ( 2 ) .     =   2 ( +   )                                                                                               ( 1 )   =   2 (   )                                                                                                            ( 2 )     W h er R   i s   th wh ee l r ad iu s ,   L   is   th d is tan ce   b etwe en   th wh ee ls   an d   ,   ar th an g u lar   v el o cities o f   th lef t a n d   r ig h t w h ee ls .   T h r o b o r elies  o n   web ca m   an d   alg o r ith m s   lik YOL f o r   o b ject  d etec tio n ,   wh ic h   id en tifie s   o b s tacle s ,   av o id   th em   an d   n av ig ates   p ath s   in   r ea l - tim e .   On ce   YOL Ov 5   d etec ts   o b s tacle s ,   v ec to r - b ased   alg o r ith m s   co m p u te  s af tr ajec to r y   b y   b alan cin g   attr ac ti o n   to war d   th g o al  an d   r ep u l s io n   f r o m   o b s tacle s   [ 2 7 ] ,   [ 2 8 ]   as sh o wn   in   ( 3 ) .      =    +                                                                                                               ( 3 )        v ec to r   p o in ti n g   to war d   t h tar g et/d esti n atio n ,       v ec to r   p o in tin g   awa y   f r o m   d ete cted   o b s tacle s   to   av o id   co llis io n s .   Pre cise  m o v em en ts   ar ac h ie v ed   u s in g   PID   co n tr o ller s   as  in   ( 4 ) ,   wh ic h   d y n am ically   ad ju s m o to r   s p ee d   an d   d ir ec tio n   to   m ai n tain   s tab ilit y   an d   f o llo tr ajec to r ies.  T h PID   co n t r o ller   a d ju s ts   m o to r   s ig n als  f o r   ac cu r ate  m o v e m en t.     =   . +  +                                                                                               ( 4 )     wh er is   th er r o r   b etwe en   t h d esire d   an d   ac tu al  p o s itio n   o r   s p ee d .   A*   ( A - Star )   alg o r ith m   is   em p lo y ed   to   ca lcu late  th e   s h o r test   p ath   as  i n   ( 5 )   f r o m   th s tar t o   th g o al   wh ile  av o id in g   o b s tacle s .   T h is   alg o r ith m   en s u r th at  th r o b o n av ig ates  co m p le x   en v ir o n m en ts   s af ely   an d   ef f ec tiv ely .       ( ) = ( ) + ( )                                                                       ( 5 )       w h er ( )   is   th co s t to   r ea ch   th n o d e,   a n d   ( )   is   th h eu r is tic  esti m ate  o f   th c o s t to   th g o al.     3 . 3 .     O utput   f o ex ec uting   mo t o co mm a nd s   T h o u t p u s u b s y s tem   ex ec u t es  th ac tio n s   d ec id e d   b y   th e   p r o ce s s in g   u n it.  I i n clu d es  t h L 2 9 8 m o to r   d r iv er   an d   B m o to r s   f o r   m o v em en t,   as  well  as  an y   f ee d b ac k   m ec h an is m s   lik B l u eto o th   s p ea k er   f o r   u s er   in ter ac tio n .   T h e   m o to r ' s   r o tatio n al  s p ee d   an d   d ir ec tio n   ar d ir ec tly   co n t r o lled   b y   p u ls wid th   m o d u latio n   ( PW M )   s ig n als  u s in g   ( 6 ) .   T h p r ep r o ce s s in g   ac tio n s   ar ex ec u ted   with   p r ec is m o to r   co n tr o an d   p r o v id e s   f ee d b ac k   f o r   c o n tin u o u s   r ef i n e m en t.     PW M      C yc l e =               100                          ( 6 )     3 . 4 .     I m ple m ent a t io n   T h im p lem en tatio n   p h ase  in v o lv es  tr an s latin g   th s y s tem   d esig n   in to   wo r k in g   m o d e th r o u g h   co d in g ,   h a r d war in teg r atio n ,   an d   s o f twar co n f ig u r atio n .   T h p r o p o s ed   s y s tem   is   im p lem en ted   u s in g   a   m o d u lar   a p p r o ac h ,   en s u r in g   th at  in d iv id u al  c o m p o n en ts   ar e   d ev elo p ed   an d   test ed   in d ep en d e n tly   b ef o r e   in teg r atio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         I n telliDr ive  a u to n o mo u s   r o b o t p o w ered   b la r g la n g u a g mo d el   ( I mra n   Ulla   K h a n )   343   3 . 4 . 1 .   H a rdwa re   I m plem ent a t io n   T h h ar d war im p lem e n tatio n   o f   th I n telliDr iv e   Au to n o m o u s   R o v er   in v o lv ed   ca r ef u lly   a s s em b lin g   an d   in teg r atin g   its   p h y s ical  c o m p o n en ts   to   en s u r s ea m less   in ter ac tio n   as  s h o wn   in   Fig u r 2 ( a ) .   s tu r d y   f o u r - w h ee led   ch ass is   was  u s ed   to   h o u s th co m p o n e n ts ,   with   B m o to r s   s ec u r ely   m o u n ted   t o   p r o v id e   m o b ilit y .   T h L 2 9 8 m o to r   d r iv er   was  c o n n ec te d   to   th e   R asp b er r y   Pi  GPI p i n s   an d   B m o to r s ,   with   PW s ig n als  co n f ig u r ed   f o r   p r ec is s p ee d   an d   d ir ec tio n   c o n tr o l.   As  s h o wn   in   Fig u r e   2 ( b )   we b ca m   was  m o u n te d   at  an   o p tim al  a n g le  t o   ca p tu r th e   en v ir o n m e n t,  e n ab lin g   ef f ec tiv e   im ag e   p r o ce s s in g   f o r   n av ig atio n .   A   co m p u ter   s cr ee n   s h o win g   liv ca m er a   f ee d   with   c o d e   f o r   c o n tr o llin g   a   r o b o t,   d is p l ay in g   a   co m m an d   in ter f ac e.   T h s y s tem   was  p o wer ed   b y   r ec h a r g ea b le  lith iu m - io n   b atter y   p ac k ,   wh ich   s u p p lied   en er g y   to   th e   R asp b er r y   Pi,  m o to r   d r iv e r ,   an d   m o to r s .           ( a)   ( b )     Fig u r 2 .   Har d war im p lem e n tatio n   ( a)   r o b o t in te r n al   c i r c u i t   a n d   ( b )   ca m er a   ca p tu r in g   e n v i r o n m e n t       3 . 4 . 2 .   So f t wa re   i m plem ent a t i o n   T h s o f twar im p lem en tatio n   o f   t h I n telliDr iv au to n o m o u s   r o v er   ce n ter ed   o n   p r o g r a m m in g   th e   s y s tem   to   p r o ce s s   in p u ts ,   in ter ac with   th L L API ,   an d   co n tr o th r o b o t' s   m o v em en t s .   T h R asp b er r y   Pi  was  co n f ig u r ed   b y   in s tallin g   R asp b er r y   Pi  OS  alo n g   wit h   ess en tial  lib r ar ies  s u ch   as  Op en C f o r   im ag p r o ce s s in g ,   R Pi.GPI f o r   h ar d war co n tr o l,   an d   th L L API   clien f o r   n at u r al  lan g u a g p r o ce s s in g .   T h e   L L API   was  in teg r ate d   to   in ter p r et   u s er   c o m m a n d s ,   with   s ec u r au t h en ticatio n   to k en s   an d   en d p o in ts   estab lis h ed   f o r   s ea m less   co m m u n icatio n .   Op en C was  u tili ze d   to   p r o ce s s   v id eo   f ee d s   f r o m   th web ca m ,   en ab lin g   r ea l - tim n a v ig atio n   an d   o b s tacle   d etec tio n   as  s h o wn   in   Fig u r 3 ( a)   with   YOL Ov 5   b y   ca p tu r in g   an d   an aly zin g   f r am es  to   g e n er at n av ig atio n   in p u ts .   Py th o n   s cr ip ts   wer d ev elo p e d   to   tr an s late  s tr u ctu r ed   r esp o n s es  f r o m   th L L API   in to   m o to r   d r iv er   c o m m an d s ,   im p lem en tin g   f u n ctio n s   f o r   f o r war d ,   b ac k war d ,   lef t,  an d   r ig h m o v em e n ts .   T h is   in teg r ated   s o f twar e   s y s tem   en s u r ed   th r o b o t' s   ab ilit y   to   u n d er s tan d   co m m an d s ,   in ter p r et  en v ir o n m en tal  d ata,   an d   e x ec u te   p r ec is m o v em e n ts   ef f ec ti v ely .   As  s h o w n   in     Fig u r 3 ( b )   th e r is   an o th er   an g le  o f   th r o b o ch ass is ,   f o cu s in g   o n   th wh ee ls   an d   m o to r   co n n ec tio n s   av o id in g   th o b s tacle .           ( a)   ( b )     Fig u r 3 .   So f twar e   im p lem en t atio n   ( a)   d etec tin g   an   o b j e c t   a n d   ( b )   av o id i n g   t h e   o b s t a c l e     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   14 ,   No .   3 Sep tem b er   20 25 :   3 3 9 - 3 4 7   344   3 . 4 . 3 .   O f f lin f a llb a c k   m e cha nis m s   T h r o b o f ac es  p r o ce s s in g   d elay s   d u r in g   L L M - b ased   co m m an d   e x ec u tio n ,   wh ich   im p ac ted   r ea l - tim r esp o n s iv en ess .   I r elies  o n   s tab le  in ter n et  co n n ec tiv ity   f o r   clo u d - b ased   L L API s ,   m ak in g   it  v u ln er ab l e   to   n etwo r k   d is r u p tio n s .   Sy s t em   in ac cu r ately   in ter p r eted   co m m an d s ,   lead in g   to   er r o n eo u s   ac tio n s   an d   co m p r o m is in g   o p er atio n al  s af ety .   Netwo r k   laten cy   also   d is r u p ted   r ea l - tim n a v ig atio n .   T o   ad d r ess   n etwo r k   laten cy   an d   c o n n ec tiv ity   ch al len g es,  we  h av im p lem en te d   s ev er al  o f f li n f allb ac k   m e ch an is m s   to   en s u r co n s is ten p er f o r m an ce .   C o m m an d   ca ch in g   allo ws  f r eq u e n tly   u s ed   o r   cr itical  co m m an d s   ( s u ch   as  m o v e   f o r war d ,   tu r n   lef t,   an d   s to p )   to   b s to r ed   lo ca lly ,   en a b lin g   in s tan r esp o n s es  ev en   d u r in g   co n n ec tiv ity   is s u es.  h y b r id   p r o ce s s in g   a p p r o ac h   lev er ag es  lig h tweig h p r e - tr ain ed   m o d els  f o r   ess en tial  co m m an d s   wh ile  r eser v in g   clo u d   p r o ce s s in g   f o r   m o r co m p lex   task s ,   r ed u cin g   laten c y   with o u s a cr if icin g   ad v an ce d   ca p ab ilit ies.  W h av also   in co r p o r ated   p r ee m p tiv e   co m m an d   ex ec u tio n   b y   p r ed icti n g   th n ex lik ely   co m m an d   d u r i n g   n etwo r k   in s t ab ilit y   an d   p r ep ar in g   it lo ca lly   to   m in im ize  r esp o n s tim e.         4.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   T esti n g   is   cr u cial  p h ase  in   th d e v elo p m e n p r o ce s s   th at  e n s u r es  th s y s tem   p er f o r m s   as   ex p ec ted   an d   m ee ts   th d e f in ed   r e q u ir e m en ts .   Ou r   Au to n o m o u s   R o b o with   L L M - B ased   C o n tr o l   u n d er wen t r ig o r o u s   test in g   to   v alid ate  its   f u n ctio n ality ,   r eliab ilit y ,   an d   p er f o r m a n ce .   Her e   we  h av e   d is cu s s ed   t h v a r io u s   ty p es  o f   test in g   co n d u cted ,   in clu d in g   u n it  test in g ,   in teg r atio n   test in g ,   f u n ctio n al  test in g   an d   p o wer   co n s u m p tio n   an aly s is .     4 . 1 .     Unit  t est   Un it  test in g   as  m en tio n ed   i n   T ab le   2   was  co n d u cted   t o   v e r if y   th f u n ctio n ality   o f   in d iv id u al   co m p o n en ts   in   is o latio n   an d   en s u r th eir   r eliab ilit y .   Mo to r   co n tr o test in g   co n f i r m e d   th B m o to r s   r esp o n d ed   ac cu r ately   to   PW s ig n als  f r o m   t h R asp b er r y   Pi,  with   s p ee d   an d   d ir ec tio n   co n tr o f u n ctio n in g   as  ex p ec ted .   T h web ca m   was  t ested   to   en s u r it  ca p tu r e d   r e al - tim v id eo   f ee d s   with o u l aten cy ,   with   f r am r eso lu tio n   an d   clar ity   s u itab le  f o r   im ag p r o ce s s in g   task s .   T h L L API   was  ev alu ated   b y   s en d in g   s am p le   n atu r al  lan g u a g co m m a n d s   an d   v er if y in g   th r esp o n s es,  in clu d in g   test in g   ed g ca s es  with   am b ig u o u s   o r   in co m p lete  in s tr u ctio n s .   All  c o m p o n en ts   p ass ed   th eir   r esp e ctiv u n it   test s   with   m in im al   er r o r s ,   an d   is s u es  s u ch   as f r am d ela y s   wer id e n tifie d   an d   p r o m p tly   r eso lv e d ,   en s u r in g   r o b u s t sy s tem   p er f o r m an ce .       T ab le  2 .   Un it   t e s t i n g   T e s t   C a s e   A t t r i b u t e   T C _ U 0 1 _ 0 1   T C _ U 0 1 _ 0 2   D e s c r i p t i o n   M o t o r   D i r e c t i o n   T e s t i n g   M o t o r   D i r e c t i o n   T e s t i n g   I n p u t   PWM   si g n a l s   t o   m o t o r s   PWM   si g n a l s   t o   m o t o r s   Ex p e c t e d   O u t p u t   M o t o r s   r o t a t e   in   t h e   c o r r e c t   d i r e c t i o n .   M o t o r s   r o t a t e   in   t h e   c o r r e c t   d i r e c t i o n .   A c t u a l   R e s u l t   ( I n i t i a l )   M o t o r s   r o t a t e d   in   t h e   w r o n g   d i r e c t i o n .   M o t o r s   r o t a t e d   c o r r e c t l y .   T e s t   C a s e   F a i l   P a s s   T r o u b l e s h o o t i n g   R e w i r e d   m o t o r   c o n n e c t i o n s   to   ma t c h   p o l a r i t y .   N o n e   r e q u i r e d .   A c t u a l   R e s u l t   ( F i n a l )   P a s s   P a s s       4 . 2 .       I nte g r a t io t est   I n teg r atio n   test in g   as  s h o wn   in   T ab le  3   was  p er f o r m ed   to   en s u r s m o o th   in ter ac tio n   b etwe en   th e   h ar d war an d   s o f twar co m p o n en ts   o f   th s y s tem .   T h s y n ch r o n izatio n   o f   m o to r   d r iv er s   with   R asp b er r y   Pi   GPI p in s   was  v er if ied ,   en s u r in g   m o t o r   c o n tr o l   co m m a n d s   wer ex ec u ted   co r r ec tly   b ased   o n   L L M - g en e r ated   r esp o n s es.  T h in ter ac tio n   b e twee n   th L L API   an d   th e   R asp b er r y   Pi  was  test ed   f o r   ac cu r ate  co m m a n d   in ter p r etatio n   an d   task   ex ec u tio n .   Op en C was  in teg r ated   with   th web ca m   to   p r o ce s s   v id eo   f ee d s   an d   id en tify   o b s tacle s ,   with   r ea l - tim d ata  tr an s f er   b etwe en   t h ca m er a n d   p r o ce s s in g   s cr ip ts   s u cc ess f u lly   v alid ated .   All  in te g r ated   s y s t em s   f u n ctio n ed   s ea m less ly   af ter   m in o r   ad j u s tm en ts ,   an d   laten cy   is s u es  d u r in g   co m m an d   p r o ce s s in g   wer e   o p t im ized   f o r   im p r o v ed   p e r f o r m a n ce .       T ab le  3 .   I n teg r atio n   t e s t i n g   T e s t   C a s e   A t t r i b u t e   T C _ U 0 1 _ 0 1   T C _ U 0 1 _ 0 2   D e s c r i p t i o n   C o mm a n d   p r o c e s s i n g   i n t e g r a t i o n   C o mm a n d   p r o c e s s i n g   I n t e g r a t i o n   I n p u t   M o t o r   c o n t r o l   c o m m a n d s   M o t o r   c o n t r o l   c o m m a n d s   Ex p e c t e d   O u t p u t   M o t o r s   r e s p o n d   to   c o mm a n d s   g e n e r a t e d   b y   L L M .   M o t o r s   r e s p o n d   t o   c o mm a n d s   g e n e r a t e d   b y   L L M .   A c t u a l   R e s u l t   ( I n i t i a l )   M o t o r s   d i d   n o t   r e s p o n d   a s   e x p e c t e d .   M o t o r s   r e sp o n d e d   c o r r e c t l y .   T e s t   C a s e   F a i l   P a s s   T r o u b l e s h o o t i n g   D e b u g g e d   G P I O   c o n t r o l   a n d   L LM   p a r s i n g .   N o n e   r e q u i r e d .   A c t u a l   R e s u l t   ( F i n a l )   P a s s   P a s s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         I n telliDr ive  a u to n o mo u s   r o b o t p o w ered   b la r g la n g u a g mo d el   ( I mra n   Ulla   K h a n )   345   4 . 3 .     F un ct io na t est   Fu n ctio n al  test in g   as  s h o wn   in   T ab le  4   was  co n d u cted   to   v alid ate  th at  th s y s te m   m et  its   r eq u ir em e n ts   an d   p er f o r m e d   ex p ec ted   task s   in   r ea l - wo r ld   s ce n ar io s .   Nav ig atio n   co m m a n d s   s u ch   as   m o v e   f o r war d ,   tu r n   lef t,   an d   s to p   wer test ed   to   co n f ir m   th r o b o t' s   ab ilit y   to   f o llo u s er   in s tr u ctio n s   ac cu r ately .   Ob s tacle   d etec tio n   was  ev alu ated   b y   p lacin g   o b s tacle s   in   th r o b o t’ s   p ath   an d   v er if y in g   its   ca p ab ilit y   to   av o i d   th e m ,   in cl u d in g   ad ap tin g   t o   d y n am ic   ch an g es  in   th e n v ir o n m en t.   T h s y s tem s   ab ilit y   t o   in ter p r et  a n d   e x ec u te   co m p le x   co m m an d s ,   s u c h   as  t u r n   r ig h an d   m o v f o r war d   3   s te p s ,   was  ass ess ed ,   alo n g   with   f allb ac k   m ec h an is m s   f o r   am b ig u o u s   o r   in v alid   i n s tr u ctio n s .   R esu lts   s h o wed   th s y s tem   ef f ec tiv ely   n av ig ated ,   in ter p r eted   co m m a n d s ,   an d   a v o id e d   o b s tacle s ,   wh ile  ed g e   ca s es  with   i n co m p le te  co m m a n d s   wer e   g r ac ef u lly   h an d le d   b y   p r o v id i n g   ap p r o p r iate  er r o r   m ess ag es.       T ab le  4 .   Fu n ctio n al   t e s t i n g   T e s t   C a s e   A t t r i b u t e   T C _ U 0 1 _ 0 1   T C _ U 0 1 _ 0 2   D e s c r i p t i o n   N a v i g a t i o n   C o m m a n d s   E x e c u t i o n   N a v i g a t i o n   C o m m a n d s   E x e c u t i o n   I n p u t   C o mm a n d s   l i k e   mo v e   l e f t   C o mm a n d s   l i k e   mo v e   l e f t   Ex p e c t e d   O u t p u t   R o b o t   f o l l o w s   i n s t r u c t i o n s   a c c u r a t e l y .   R o b o t   f o l l o w s   i n s t r u c t i o n s   a c c u r a t e l y .   A c t u a l   R e s u l t   ( I n i t i a l )   R o b o t   m i si n t e r p r e t e d   t h e   c o m m a n d s .   R o b o t   f o l l o w e d   c o m m a n d s   p e r f e c t l y .   T e s t   C a s e   F a i l   P a s s   T r o u b l e s h o o t i n g   I mp r o v e d   c o mm a n d   p a r s i n g   l o g i c   i n   L L M .   N o n e   r e q u i r e d .   A c t u a l   R e s u l t   ( F i n a l )   P a s s   P a s s       4 . 4 .     P o wer   co ns um ptio n a na ly s is   W e   c o n d u c t e d   a   p o w e r   c o n s u m p t i o n   a n a l y s is   b y   e v a l u a t i n g   t h e   e n e r g y   u s a g e   o f   e a c h   c o m p o n e n t ,   i n c l u d i n g   t h e   R as p b e r r y   P i ,   m o t o r s ,   c a m e r a ,   a n d   L L M   AP I   r e q u e s t s   s h o w n   i n   T a b l e   5 .   W e   ca l c u l a t e d   t h e   p o w er   d r a w   d u r i n g   c o n t i n u o u s   a n d   i n t e r m i t te n t   o p e r a t i o n   t o   es t i m ate   b a t t e r y   l i f e   ac c u r a t e l y .   T h is   an a l y s is   h e l p e d   u s   t o   i d e n t i f y   e n e r g y - i n t e n s i v e   c o m p o n e n t s   a n d   o p t i m i z e   t h e   s y s t e m   f o r   p r o l o n g e d   a u t o n o m o u s   o p e r a t i o n .       T ab le  5 .   Po wer   c o n s u m p tio n   a n aly s is     C o m p o n e n t   P o w e r   C o n s u m p t i o n   ( W )   U s a g e   T y p e   R a s p b e r r y   P i   4   6   C o n t i n u o u s   B O   M o t o r s ( x 4 )   1 . 5   e a c h   D u r i n g   mo v e m e n t   W e b c a m   2   C o n t i n u o u s   L2 9 8 N   M o t o r   D r i v e r   1 . 5   D u r i n g   mo v e m e n t   LLM   A P I   R e q u e s t s   1   I n t e r mi t t e n t       W h av in c o r p o r ated   p o w er - s av in g   m ec h an is m s   to   e n h an ce   th e n er g y   ef f icien cy   o f   th e   au to n o m o u s   r o b o t.  L o w - p o wer   m o d es  ar c o n f i g u r ed   to   r ed u ce   th C PU  clo ck   s p ee d   d u r in g   l o w   co m p u tatio n al   d em a n d   a n d   to   d ea ctiv ate  th e   ca m er a   wh en   n o in   u s e.   Du ty   cy clin g   is   e m p lo y ed   to   alter n ate  b etwe en   ac tiv an d   s leep   s tates  f o r   co m p o n en ts   th at  ar n o co n tin u o u s ly   r eq u ir ed ,   s u c h   as  ac tiv atin g   th e   web ca m   o n ly   wh en   a n   o b s tacl is   s u s p ec ted .       5.   CO NCLU SI O N   T h p r o p o s ed   s y s tem   s h o wca s es  th s ea m less   in teg r atio n   o f   ad v an ce d   AI   an d   r o b o tics   to   ad d r ess   r ea l - wo r ld   ch allen g es.   L ev er a g in g   la r g la n g u a g m o d els  ( L L Ms)   f o r   co m m an d   in ter p r et atio n   an d   d ec is io n - m ak in g ,   th s y s tem   o v er c o m e s   th lim itatio n s   o f   tr ad itio n al  au to n o m o u s   r o b o ts   b y   en ab li n g   ad ap tab ilit y   an d   d y n am ic  r esp o n s es.  I ts   m o d u lar   ar ch itectu r e,   co m p r is in g   co m p o n en ts   lik th R asp b er r y   Pi,  web ca m ,   an d   m o to r   d r iv er s ,   s u p p o r ts   r eliab l n av ig atio n ,   o b s tacle   d etec tio n ,   an d   u s er - f r ien d ly   i n ter ac tio n .   R ig o r o u s   test in g   v alid ated   th e   s y s tem s   r o b u s t n ess ,   m ak in g   it  s u itab le   f o r   a p p licatio n s   in   lo g is tics ,   h ea lth ca r e,   ed u ca tio n ,   an d   h az ar d o u s   o p er atio n s .   L o o k in g   ah ea d ,   th r o b o t’ s   s ca lab ilit y   allo ws f o r   f u r th er   en h an ce m e n ts .       ACK NO WL E DG M E N T S   W e   a r e   g r a te f u l   t o   R E V A   U n i v e r s i t y   f o r   p r o v i d i n g   t h e   n e c es s ar y   r e s o u r c e s   a n d   f a c il i ti e s   f o r   th i s   s t u d y .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   We ,   th au th o r s ,   d ec lar e   th at  n o   f u n d in g   was r ec eiv e d   f o r   th i s   wo r k .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   14 ,   No .   3 Sep tem b er   20 25 :   3 3 9 - 3 4 7   346   AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .       Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   I m r an   Ulla  Kh an                               D .   R .   Ku m ar   R aja                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT       Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y     Data   av ailab ilit y   is   n o a p p li ca b le  to   th is   p ap er   as  n o   n e d ata  wer c r ea ted   o r   an al y ze d   in   t h is   s tu d y .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   Z.   O r p e k ,   B .   T u r a l ,   a n d   Z.   D e st a n ,   Th e   l a n g u a g e   m o d e l   r e v o l u t i o n :   LL M   a n d   S LM   a n a l y si s,   i n   8 t h   I n t e rn a t i o n a l   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   D a t a   Pr o c e ssi n g   S y m p o s i u m ,   I D AP   2 0 2 4 ,   S e p .   2 0 2 4 ,   v o l .   3 ,   p p .   1 4 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I D A P 6 4 0 6 4 . 2 0 2 4 . 1 0 7 1 0 6 7 7 .   [ 2 ]   H .   Li n ,   J.  W a n g ,   Y .   Z h a n ,   a n d   Y .   Z h a n g ,   T o u r   g u i d e   r o b o t   b a se d   o n   l a r g e   l a n g u a g e   mo d e l   a n d   u s e r   b e h a v i o r   a n a l y si s ,   i n   2 0 2 4   5 t h   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   A rt i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   C o m p u t e En g i n e e ri n g ,   I C AI C E   2 0 2 4 ,   N o v .   2 0 2 4 ,   p p .   7 9 4 7 9 8 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A I C E6 3 5 7 1 . 2 0 2 4 . 1 0 8 6 4 0 5 8 .   [ 3 ]   C .   Y .   K i m,   C .   P .   Le e ,   a n d   B .   M u t l u ,   U n d e r s t a n d i n g   l a r g e - l a n g u a g e   mo d e l   ( LL M ) - p o w e r e d   h u ma n - r o b o t   i n t e r a c t i o n ,   i n   AC M / I EEE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   H u m a n - R o b o t   I n t e ra c t i o n ,   M a r .   2 0 2 4 ,   p p .   3 7 1 3 8 0 .   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 6 1 0 9 7 7 . 3 6 3 4 9 6 6 .   [ 4 ]   S .   H .   V e mp r a l a ,   R .   B o n a t t i ,   A .   B u c k e r ,   a n d   A .   K a p o o r ,   C h a t G P f o r   r o b o t i c s :   D e s i g n   p r i n c i p l e a n d   mo d e l   a b i l i t i e s ,   I EE E   Ac c e ss ,   v o l .   1 2 ,   p p .   5 5 6 8 2 5 5 6 9 6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 3 8 7 9 4 1 .   [ 5 ]   D .   M .   B i j i   a n d   Y .   W .   K i m ,   E v a l u a t i n g   t h e   p e r f o r m a n c e   o f   l a r g e   l a n g u a g e   mo d e l s i n   c l a ss i f y i n g   n u m e r i c a l   d a t a ,   i n   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I C T   C o n v e r g e n c e ,   O c t .   2 0 2 4 ,   p p .   8 4 0 8 4 4 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C TC 6 2 0 8 2 . 2 0 2 4 . 1 0 8 2 7 4 9 5 .   [ 6 ]   L.   G r a ssi ,   C .   T.   R e c c h i u t o ,   a n d   A .   S g o r b i ss a ,   En h a n c i n g   LL M - b a se d   h u ma n - r o b o t   i n t e r a c t i o n   w i t h   n u a n c e f o r   d i v e r s i t y   a w a r e n e ss,   i n   I E EE  I n t e rn a t i o n a l   W o rks h o p   o n   R o b o t   a n d   H u m a n   C o m m u n i c a t i o n ,   RO - MA N ,   A u g .   2 0 2 4 ,   p p .   2 2 8 7 2 2 9 4 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / R O - M A N 6 0 1 6 8 . 2 0 2 4 . 1 0 7 3 1 3 8 1 .   [ 7 ]   S .   S h i b i   a n d   S .   Z a i d i ,   S TE M   a p p r o a c h   t o   e n h a n c e   r o b o t - h u m a n   i n t e r a c t i o n   t h r o u g h   A I   l a r g e   l a n g u a g e   m o d e l s   a n d   r e i n f o r c e m e n t   l e a r n i n g ,   i n   2 0 2 4   I EE I n t e g ra t e d   S T E Ed u c a t i o n   C o n f e r e n c e ,   I S EC   2 0 2 4 ,   M a r .   2 0 2 4 ,   p p .   1 2 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I S EC 6 1 2 9 9 . 2 0 2 4 . 1 0 6 6 5 1 6 3 .   [ 8 ]   A .   B u c k e r ,   L.   F i g u e r e d o ,   S .   H a d d a d i n l ,   A .   K a p o o r ,   S .   M a ,   a n d   R .   B o n a t t i ,   R e s h a p i n g   r o b o t   t r a j e c t o r i e u si n g   n a t u r a l   l a n g u a g e   c o mm a n d s :   A   st u d y   o f   m u l t i - m o d a l   d a t a   a l i g n m e n t   u si n g   t r a n sf o r mers ,   i n   I EEE  I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n t e l l i g e n t   Ro b o t s   a n d   S y s t e m s ,   O c t .   2 0 2 2 ,   p p .   9 7 8 9 8 4 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I R O S 4 7 6 1 2 . 2 0 2 2 . 9 9 8 1 8 1 0 .   [ 9 ]   S .   O r t u n o - C h a n e l o ,   L.   C o n t r e r a s ,   J .   S a v a g e ,   a n d   H .   O k a d a ,   K e e p   i t   si mp l e :   U n d e r s t a n d i n g   n a t u r a l   l a n g u a g e   c o mm a n d f o r   g e n e r a l - p u r p o s e   ser v i c e   r o b o t s ,   i n   2 0 2 4   I EE E/ S I C E   I n t e r n a t i o n a l   S y m p o si u m   o n   S y st e m   I n t e g ra t i o n ,   S I I   2 0 2 4 ,   J a n .   2 0 2 4 ,   p p .   1 3 2 0 1 3 2 5 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S I I 5 8 9 5 7 . 2 0 2 4 . 1 0 4 1 7 3 4 1 .   [ 1 0 ]   Y .   X i a ,   Q .   L i ,   R .   H u a n g ,   a n d   X .   Z h a o ,   D e si g n   o f   i n t e l l i g e n t   m e d i c a l   s e r v i c e   r o b o t   b a s e d   o n   R a sp b e r r y   P i   a n d   S TM 3 2 ,   i n   I EE E   J o i n t   I n t e r n a t i o n a l   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y   a n d   A rt i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   C o n f e re n c e   ( I T AI C ) ,   J u n .   2 0 2 2 ,   p p .   1 5 7 7 1 5 8 1 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I TA I C 5 4 2 1 6 . 2 0 2 2 . 9 8 3 6 5 1 5 .   [ 1 1 ]   S .   Jo y ,   R .   L.   P a u l r a j ,   M .   P u n i t h ,   M .   S h a l i n i ,   S .   G o u d a r ,   a n d   S .   R u t h e sh ,   A   R a s p b e r r y   P i - b a s e d   smar t   se c u r i t y   p a t r o l   r o b o t ,   i n   Pro c e e d i n g -   7 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t i n g   Me t h o d o l o g i e a n d   C o m m u n i c a t i o n ,   I C C M C   2 0 2 3 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   p p .   1 1 4 0 1 1 4 5 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C M C 5 6 5 0 7 . 2 0 2 3 . 1 0 0 8 3 9 0 8 .   [ 1 2 ]   I .   H a mee S h a n a v a s ,   P .   B .   R e d d y ,   a n d   M .   C .   D o d d e g o w d a ,   A   p e r s o n a l   a ss i st a n t   r o b o t   u si n g   r a s p b e r r y   P i ,   i n   Pr o c e e d i n g -   2 0 1 8   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   D e si g n   I n n o v a t i o n f o 3 C C o m p u t e   C o m m u n i c a t e   C o n t r o l ,   I C D I 3 C   2 0 1 8 ,   A p r .   2 0 1 8 ,   p p .   1 3 3 1 3 6 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C D I 3 C . 2 0 1 8 . 0 0 0 3 8 .   [ 1 3 ]   K .   S .   C h i n ma y   a n d   G .   K .   N i sh a ,   R e v i e w   o f   a u t o n o mo u m o b i l e   r o b o t s,   i n   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   E - Mo b i l i t y ,   P o w e r   C o n t r o l   a n d   S m a r t   S y s t e m s:   F u t u r i st i c   T e c h n o l o g i e f o S u s t a i n a b l e   S o l u t i o n s,   I C E MP S   2 0 2 4 ,   A p r .   2 0 2 4 ,   p p .   1 5 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C EM P S 6 0 6 8 4 . 2 0 2 4 . 1 0 5 5 9 3 5 9 .   [ 1 4 ]   J.  W u   e t   a l . T i d y B o t :   P e r so n a l i z e d   r o b o t   a ssi s t a n c e   w i t h   l a r g e   l a n g u a g e   m o d e l s,   i n   I E EE  I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n t e l l i g e n t   Ro b o t a n d   S y st e m s ,   O c t .   2 0 2 3 ,   p p .   3 5 4 6 3 5 5 3 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I R O S 5 5 5 5 2 . 2 0 2 3 . 1 0 3 4 1 5 7 7 .   [ 1 5 ]   Z.   Z h a o ,   S .   L o u ,   R .   Ta n ,   a n d   C .   Lv ,   A n   A R - a ss i st e d   h u ma n - r o b o t   i n t e r a c t i o n   sy s t e m f o r   i m p r o v i n g   L LM - b a s e d   r o b o t   c o n t r o l ,   i n   Pro c e e d i n g o f   t h e   I EEE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C y b e r n e t i c a n d   I n t e l l i g e n t   S y s t e m s,   C I S ,   A u g .   2 0 2 4 ,   n o .   2 0 2 4 ,   p p .   1 4 4 1 4 9 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C I S - R A M 6 1 9 3 9 . 2 0 2 4 . 1 0 6 7 3 0 0 5 .   [ 1 6 ]   S .   H .   V e mp r a l a ,   R .   B o n a t t i ,   A .   B u c k e r ,   a n d   A .   K a p o o r ,   C h a t G P f o r   r o b o t i c s:   D e si g n   p r i n c i p l e a n d   mo d e l   a b i l i t i e ss,   I EE E   Ac c e ss ,   v o l .   1 2 ,   p p .   5 5 6 8 2 5 5 6 9 6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 3 8 7 9 4 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         I n telliDr ive  a u to n o mo u s   r o b o t p o w ered   b la r g la n g u a g mo d el   ( I mra n   Ulla   K h a n )   347   [ 1 7 ]   A .   S l a v o v a   a n d   V .   H r i st o v ,   A p p l i c a t i o n   o f   r e i n f o r c e m e n t   l e a r n i n g   i n   a u t o n o m o u mo b i l e   r o b o t s,   i n   N a t i o n a l   C o n f e re n c e   w i t h   I n t e r n a t i o n a l   Pa r t i c i p a t i o n ,   T ELE C O M ,   N o v .   2 0 2 4 ,   p p .   1 4 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TELE C O M 6 3 3 7 4 . 2 0 2 4 . 1 0 8 1 2 2 2 7 .   [ 1 8 ]   S .   P a n i e g o ,   N .   P a l i w a l ,   a n d   J .   M .   C a n a s,  M o d e l   o p t i m i z a t i o n   i n   d e e p   l e a r n i n g   b a s e d   r o b o t   c o n t r o l   f o r   a u t o n o mo u d r i v i n g ,   I E E E   Ro b o t i c a n d   Au t o m a t i o n   L e t t e rs ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   p p .   7 1 5 7 2 2 ,   J a n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / L R A . 2 0 2 3 . 3 3 3 6 2 4 4 .   [ 1 9 ]   H .   Li u   e t   a l . E n h a n c i n g   t h e   LL M - b a sed   r o b o t   ma n i p u l a t i o n   t h r o u g h   h u ma n - r o b o t   c o l l a b o r a t i o n ,   I E EE  R o b o t i c s   a n d   Au t o m a t i o n   L e t t e rs ,   v o l .   9 ,   n o .   8 ,   p p .   6 9 0 4 6 9 1 1 ,   A u g .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / LR A . 2 0 2 4 . 3 4 1 5 9 3 1 .   [ 2 0 ]   H .   Zh o u ,   Y .   L i n ,   L .   Y a n ,   J.   Zh u ,   a n d   H .   M i n ,   L LM - B T:   P e r f o r mi n g   r o b o t i c   a d a p t i v e   t a sk b a se d   o n   l a r g e   l a n g u a g e   m o d e l a n d   b e h a v i o r   t r e e s ,   i n   Pr o c e e d i n g -   I E E I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   R o b o t i c a n d   Au t o m a t i o n ,   M a y   2 0 2 4 ,   p p .   1 6 6 5 5 1 6 6 6 1 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C R A 5 7 1 4 7 . 2 0 2 4 . 1 0 6 1 0 1 8 3 .   [ 2 1 ]   G .   P .   B h a r a t h i ,   P .   K a v i t h a ,   L .   B .   A b h a n g ,   G .   R a t h i n a sa b a p a t h i ,   V .   S h a r ma,   a n d   T .   S a t h i s h ,   M a c h i n e   v i si o n   a p p l i c a t i o n i n   r o b o t i c a n d   a u t o ma t i o n ,   i n   Pr o c e e d i n g s   o f   9 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   S c i e n c e ,   T e c h n o l o g y ,   En g i n e e ri n g   a n d   M a t h e m a t i c s:   T h e   R o l e   o f   Em e r g i n g   T e c h n o l o g i e i n   D i g i t a l   T r a n s f o rm a t i o n ,   I C O N S T EM   2 0 2 4 ,   A p r .   2 0 2 4 ,   p p .   1 5 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C O N S TEM 6 0 9 6 0 . 2 0 2 4 . 1 0 5 6 8 7 5 5 .   [ 2 2 ]   G .   S .   M u r u g e sa n   a n d   S .   A .   V i sw a n a t h a n ,   E n h a n c i n g   h u m a n - mac h i n e   i n t e r a c t i o n :   A   st u d y   o n   d e p l o y me n t   o f   L LM   a n d   G e n   A I   h y b r i d   m o d e l i n   r e s p o n s i b l e   h u m a n o i d f o r   h u ma n   a ssi s t a n c e ,   i n   2 0 2 4   1 5 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t i n g   C o m m u n i c a t i o n   a n d   N e t w o r k i n g   T e c h n o l o g i e s,   I C C C N T   2 0 2 4 ,   J u n .   2 0 2 4 ,   p p .   1 6 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C C N T 6 1 0 0 1 . 2 0 2 4 . 1 0 7 2 4 8 1 9 .   [ 2 3 ]   Z.   L u a n   e t   a l . A u t o ma t i c   r o b o t i c   d e v e l o p m e n t   t h r o u g h   c o l l a b o r a t i v e   f r a mew o r k   b y   l a r g e   l a n g u a g e   mo d e l s,   i n   Pr o c e e d i n g s   -   2 0 2 3   C h i n a   Au t o m a t i o n   C o n g r e ss,  C AC   2 0 2 3 ,   N o v .   2 0 2 3 ,   p p .   7 7 3 6 7 7 4 1 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C A C 5 9 5 5 5 . 2 0 2 3 . 1 0 4 5 0 4 3 2 .   [ 2 4 ]   G .   S i w a c h   a n d   C .   L i ,   E n h a n c i n g   h u man   c o b o t   i n t e r a c t i o n   u s i n g   n a t u r a l   l a n g u a g e   p r o c e ssi n g ,   i n   2 0 2 3   I EE 4 t h   I n t e r n a t i o n a l   Mu l t i d i sc i p l i n a ry   C o n f e r e n c e   o n   En g i n e e r i n g   T e c h n o l o g y ,   I M C ET  2 0 2 3 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   p p .   2 1 2 6 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I M C ET 5 9 7 3 6 . 2 0 2 3 . 1 0 3 6 8 2 6 3 .   [ 2 5 ]   R .   F a r k h ,   G .   O u d i n e t ,   F .   S a n a n e s,   S .   A l z a h r a n i ,   S .   A l h u w a i m e l ,   a n d   T .   D e   L e r u y e l l e ,   I n t e l l i g e n t   v i s u a l   t r a c k i n g   r o b o t u si n g   c a sc a d e   P I D   c o n t r o l l e r s,   i n   S C C   2 0 2 3   -   I EE 3 rd   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   S i g n a l ,   C o n t r o l   a n d   C o m m u n i c a t i o n ,   D e c .   2 0 2 3 ,   p p .   1 6 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S C C 5 9 6 3 7 . 2 0 2 3 . 1 0 5 2 7 4 8 3 .   [ 2 6 ]   L.   M .   P a t a r r o y o   G o d o y ,   S .   J.   S a l i n a s,   a n d   J .   A .   C h a p a r r o ,   M a c h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s u s e d   i n   t h e   d e s i g n   o f   a n   a u t o m a t i c   t e r r a i n   i d e n t i f i e r   f o r   a   r o v e r   r o b o t ,   i n   I EEE  An d e sc o n ,   AN D ES C O N   2 0 2 4   -   Pro c e e d i n g s ,   S e p .   2 0 2 4 ,   p p .   1 6 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A N D ESCO N 6 1 8 4 0 . 2 0 2 4 . 1 0 7 5 5 5 4 3 .   [ 2 7 ]   A .   A n i sh ,   R .   S h a r a n ,   A .   H e m a   M a l i n i ,   a n d   T.   A r c h a n a ,   E n h a n c i n g   s u r v e i l l a n c e   s y st e ms  w i t h   Y O LO   a l g o r i t h f o r   r e a l - t i m e   o b j e c t   d e t e c t i o n   a n d   t r a c k i n g ,   i n   2 n d   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   A u t o m a t i o n ,   C o m p u t i n g   a n d   R e n e w a b l e   S y s t e m s,   I C AC R S   2 0 2 3   -   Pr o c e e d i n g s ,   D e c .   2 0 2 3 ,   p p .   1 2 5 4 1 2 5 7 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A C R S 5 8 5 7 9 . 2 0 2 3 . 1 0 4 0 4 7 1 0 .   [ 2 8 ]   S .   W a n g ,   Y .   D u a n ,   H .   D i n g ,   Y .   P .   T a n ,   K .   H .   Y a p ,   a n d   J.   Y u a n ,   Le a r n i n g   t r a n sf e r a b l e   h u m a n - o b j e c t   i n t e r a c t i o n   d e t e c t o r   w i t h   n a t u r a l   l a n g u a g e   s u p e r v i s i o n ,   i n   P ro c e e d i n g s   o f   t h e   I EEE   C o m p u t e r   S o c i e t y   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r   V i si o n   a n d   P a t t e r n   Re c o g n i t i o n ,   Ju n .   2 0 2 2 ,   v o l .   2 0 2 2 - J u n e ,   p p .   9 2 9 9 3 8 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C V P R 5 2 6 8 8 . 2 0 2 2 . 0 0 1 0 1 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Im r a n   Ull a   K h a n           is  a   re se a rc h   sc h o lar  a Re v a   U n iv e rsit y   a n d   a n   a ss istan t   p ro fe ss o i n   t h e   De p a rtme n o C o m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   a S ri   Krish n a   In stit u te  o f   Tec h n o l o g y ,   Ba n g a l o re ,   I n d ia.   H e   is  a   tec h   e n t h u sia st   with   a   k e e n   in tere st  in   ima g e   p ro c e ss in g   a n d   d e e p   lea rn i n g .   His  re se a rc h   fo c u se o n   sk e tch - b a se d   ima g e   re tri e v a a n d   g e n e ra ti v e   a d v e rsa rial  n e two rk (G AN s)  fo e n h a n c in g   sk e tch - to - re a li stic  i m a g e   tran sfo rm a ti o n .   Im ra n   h a p re se n ted   a n d   p u b li sh e d   h is  wo rk   in   v a rio u c o n fe re n c e a n d   jo u r n a ls.  He   is  p a ss io n a te   a b o u t   a d v a n c i n g   h is  e x p e rti se   in   d e e p   lea rn in g   a rc h it e c tu re to   a d d re ss   c h a ll e n g e i n   ima g e   sy n th e sis a n d   re late d   d o m a in s.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a imra n 1 6 1 9 8 4 @g m a il . c o m .         Dr .   D .   R .   K u m a r   R a ja           is  c u rre n tl y   wo rk in g   a p r o fe ss o in   t h e   S c h o o o Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g   a Re v a   Un iv e rsit y ,   Be n g a lu ru ,   Ka rn a tak a ,   In d ia.  He   re c e iv e d   h is  Ba c h e lo o Tec h n o lo g y   (B .   Tec h fr o m   JN TUA  Co ll e g e   o f   En g in e e ri n g   a n d   M a ste o Tec h n o l o g y   (M .   Tec h fro m   Na ti o n a In sti tu te  o Tec h n o lo g y   Ka rn a tak a   (NITK) ,   S u ra th k a l,   Ka rn a tak a ,   I n d ia.  He   re c e iv e d   a   Do c to o P h il o so p h y   ( P h . D.)   fro m   S t.   P e ters   Un iv e rsity ,   Ch e n n a i,   In d ia  f o r   An   e ffe c ti v e   c o n tex t - d ri v e n   r e c o m m e n d e sy ste m   fo e - c o m m e rc e   a p p li c a ti o n s.  He   d i d   p o st - d o c t o ra re se a rc h   a Un iv e rsiti   Tek n ik a M a lay sia M e lak a ,   M a lay sia   fr o m   S e p tem b e 2 0 2 3   to   S e p tem b e 2 0 2 4 .   He   r e c e iv e d   fu n d i n g   a m o u n t in g   to   1 8 , 0 0 0   USD  fo c a rry i n g   o u r e se a rc h   p ro jec ts:  o n e   fo 1 6 , 0 0 0   USD  fro m   Re v a   Un iv e rsity   fo t h e   p r o jec Hu m a n o id   Ro b o t,   c o m p lete d   in   2 0 2 2 ,   a n d   a n o t h e r   fo r   2 , 0 0 0   USD   fro m   S re e   Vid y a n i k e th a n   E d u c a ti o n a Tru st   fo r   th e   p r o jec A u to m a ti o n   o f   a e ra to rs  fo r   a q u a c u lt u re   u si n g   Io T,   c o m p lete d   i n   2 0 1 9 .   His  re se a rc h   a re a in c lu d e   th e   In tern e o Th i n g s,  d a ta  m in in g ,   m a c h in e   lea rn in g ,   a n d   a rti ficia i n telli g e n c e .   He   c a n   b e   c o n tac ted   at   k u m a rra jad r@g m a il . c o m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.