cs.RO ورقة بحثية

Anomaly detection for generic failure monitoring in robotic assembly, screwing and manipulation

تقيم هذه الورقة قدرة طرق كشف الشذوذ القائمة على المشفرات التلقائية (autoencoders) على التعميم وكفاءة البيانات عبر مهام تجميع روبوتية متنوعة (التوصيل، والربط، والصنفرة) باستخدام بيانات السلاسل الزمنية متعددة الأنماط، مما يظهر كشفًا موثوقًا للإخفاقات الجسيمة مع درجات عالية من المساحة تحت منحنى خصائص تشغيل المستقبِل (AUROC)، مع تسليط الضوء على التحديات في تحديد الشذوذ الطفيف في مهام التلميع.

Niklas Grambow, Lisa-Marie Fenner, Felipe Kempkes, Philip Hotz, Dingyuan Wan, Jörg Krüger, Kevin Haninger2026-02-24

🤖 AI

Towards Information-Optimized Multi-Agent Path Finding: A Hybrid Framework with Reduced Inter-Agent Information Sharing

تقدم هذه الورقة إطار عمل IO-MAPF، وهو إطار هجين يجمع بين التعلم المعزز اللامركزي ومنسق مركزي خفيف الوزن لحل مشكلات تحديد مسارات الوكلاء المتعددين باستخدام الحد الأدنى من مشاركة المعلومات بين الوكلاء، مما يحقق تخفيضات كبيرة في عبء الاتصالات مع الحفاظ على جودة الحل ومعدلات النجاح العالية.

Bharath Muppasani, Ritirupa Dey, Biplav Srivastava, Vignesh Narayanan2026-02-24

🤖 machine learning

Controllable Collision Scenario Generation via Collision Pattern Prediction

تقدم هذه الورقة COLLIDE، وهي مجموعة بيانات واسعة النطاق وإطار عمل يتنبأ بأنماط التصادم لتوليد سيناريوهات تصادم يمكن التحكم بها وذات أهمية بالغة للسلامة، مع أنواع محددة وفترات زمنية محددة للوقت المتبقي لوقوع الحادث، مما يؤدي إلى تحسين متانة مخطط المركبات ذاتية القيادة وكشف القصور الحالي.

Pin-Lun Chen, Chi-Hsi Kung, Che-Han Chang, Wei-Chen Chiu, Yi-Ting Chen2026-02-24

💻 computer science

Geometric Model Predictive Path Integral for Agile UAV Control with Online Collision Avoidance

تقدم هذه الورقة نموذج التحكم التنبئي بالمسار بالتكامل الهندسي (GMPPI)، وهو متحكم جديد قائم على أخذ العينات يدمج التحكم الهندسي في مجموعة الحركة SE(3) وتجنب الاصطدام القائم على صور العمق لتمكين الطائرات بدون طيار ذات القدرة العالية على المناورة من تتبع مسارات دقيقة مع التنقل بأمان بين العوائق عند السرعات العالية.

Pavel Pochobradský, Ondřej Procházka, Robert Pěnička, Vojtěch Vonásek, Martin Saska2026-02-24

🤖 machine learning

Multistep Quasimetric Learning for Scalable Goal-conditioned Reinforcement Learning

تقدم هذه الورقة البحثية "تعلم المقاييس شبه المسافات متعدد الخطوات" (Multistep Quasimetric Learning)، وهو أسلوب تعلم تعزيزي غير متصل (offline) مشروط بالهدف ومن طرف إلى طرف، يدمج عوائد مونت كارلو متعددة الخطوات لتقدير المسافات الزمنية، محققاً أداءً فائقاً في المدى الطويل وقدرات ربط روبوتية في العالم الحقيقي على مجموعات بيانات بصرية غير مصنفة.

Bill Chunyuan Zheng, Vivek Myers, Benjamin Eysenbach, Sergey Levine2026-02-24

🤖 machine learning

Much Ado About Noising: Dispelling the Myths of Generative Robotic Control

تتحدى هذه الورقة الاعتقاد السائد بأن سياسات التحكم الروبوتية التوليدية تنجح بسبب قدرتها على نمذجة التوزيعات متعددة الأنماط المعقدة، مبرهنةً بدلاً من ذلك على أن مكاسب أدائها تنبع أساساً من الحوسبة التكرارية المقترنة بالخطوات الوسيطة الخاضعة للإشراف والعشوائية المناسبة.

Chaoyi Pan, Giri Anantharaman, Nai-Chieh Huang, Claire Jin, Daniel Pfrommer, Chenyang Yuan, Frank Permenter, Guannan Qu (…)2026-02-24

⚡ electrical engineering

Adaptive Monitoring of Stochastic Fire Front Processes via Information-seeking Predictive Control

تقترح هذه الورقة إطار عمل للمراقبة التكيفية لجبهات حرائق الغابات العشوائية يدمج بين الاستشعار والتقدير والتحكم من خلال اشتقاق مُقدِّر بايزي تكراري أمثل وتصميم قانون تحكم تنبؤي باحث عن المعلومات مع ضمانات تقارب تقاربي، متجاوزةً بذلك قيود افتراضات غاوس الخطي والنهج التجريبي.

Savvas Papaioannou, Panayiotis Kolios, Christos G. Panayiotou, Marios M. Polycarpou2026-02-24

💻 computer science

Towards Bridging the Gap between Large-Scale Pretraining and Efficient Finetuning for Humanoid Control

تقترح هذه الورقة إطار عمل هجين يستفيد من التدريب المسبق لـ "ساك" (Soft Actor-Critic) واسع النطاق وعالي الـ UTD من أجل حركة بشرية قوية بأسلوب الصفر-خطوة (zero-shot)، ويجمع ذلك مع استراتيجية ضبط دقيق قائمة على النموذج وآمنة تحصر الاستكشاف العشوائي ضمن نموذج عالم مستند إلى الفيزياء، مما يجسّر الفجوة بفعالية بين المحاكاة واسعة النطاق والتكيف الفعال في العالم الحقيقي.

Weidong Huang, Zhehan Li, Hangxin Liu, Biao Hou, Yao Su, Jingwen Zhang2026-02-24

💻 computer science

SAGE: Scalable Agentic 3D Scene Generation for Embodied AI

إن SAGE هو إطار عمل وكيل (agentic framework) يقوم تلقائياً بتوليد بيئات ثلاثية الأبعاد قابلة للتوسع، وواقعية، وصالحة فيزيائياً، ومصممة خصيصاً لمهام تجسدية محددة من خلال الاستنتاج التكراري والتقييم متعدد النقاد، مما يتيح تدريب السياسات التي تعمم بفعالية على سيناريوهات غير مرئية.

Hongchi Xia, Xuan Li, Zhaoshuo Li, Qianli Ma, Jiashu Xu, Ming-Yu Liu, Yin Cui, Tsung-Yi Lin, Wei-Chiu Ma, Shenlong Wang (…)2026-02-24

💻 computer science

Humanoid Hanoi: Investigating Shared Whole-Body Control for Skill-Based Box Rearrangement

تقدم هذه الورقة إطار عمل قائمًا على المهارات للروبوتات البشرية يستخدم متحكمًا مشتركًا للجسم بالكامل وغير مرتبط بمهمة محددة لتحقيق إعادة ترتيب صناديق قوية وطويلة الأمد، مع معالجة التغيرات في التوزيع من خلال تجميع البيانات والتحقق من النهج عبر معيار "Humanoid Hanoi" الجديد في كل من المحاكاة وعلى روبوت Digit V3.

Minku Kim, Kuan-Chia Chen, Aayam Shrestha, Li Fuxin, Stefan Lee, Alan Fern2026-02-24

→ السابق التالي ←