cs.RO ورقة بحثية

TreeLoc: 6-DoF LiDAR Global Localization in Forests via Inter-Tree Geometric Matching

يُعد TreeLoc إطار عمل مفتوح المصدر يعتمد على تقنية الليدار (LiDAR) لتحديد الموقع العالمي، ويحقق تقديرًا قويًا للوضعية بست درجات من الحرية (6-DoF) في الغابات من خلال تمثيل جذوع الأشجار باستخدام قطر الجذع عند مستوى الصدر (DBH) واستخدام استراتيجية مطابقة هرمية تجمع بين مخططات توزيع الأشجار ووصفات المثلثات ثنائية الأبعاد للتغلب على تدهور نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) والميزات الهيكلية المتكررة.

Minwoo Jung, Nived Chebrolu, Lucas Carvalho de Lima, Haedam Oh, Maurice Fallon, Ayoung Kim2026-02-13

🤖 AI

Humanoid Manipulation Interface: Humanoid Whole-Body Manipulation from Robot-Free Demonstrations

تقدم هذه الورقة HuMI، وهو إطار عمل محمول يتيح جمع البيانات بكفاءة دون الحاجة إلى روبوت لتعلم مهارات متنوعة للتلاعب بالجسم بالكامل للروبوتات البشرية، محققاً كفاءة أعلى بكثير في البيانات ومعدلات نجاح أكبر في البيئات غير المرئية مقارنة بطرق التحكم عن بُعد التقليدية.

Ruiqian Nai, Boyuan Zheng, Junming Zhao, Haodong Zhu, Sicong Dai, Zunhao Chen, Yihang Hu, Yingdong Hu, Tong Zhang, Chuan (…)2026-02-13

💻 computer science

RLinf-USER: A Unified and Extensible System for Real-World Online Policy Learning in Embodied AI

تقدم هذه الورقة نظام USER، وهو نظام موحد وقابل للتوسع يعامل الروبوتات الفيزيائية كموارد من الدرجة الأولى للتغلب على التحديات الفريدة لتعلم السياسات عبر الإنترنت في العالم الحقيقي من خلال طبقة تجريد للأجهزة مبتكرة، ومستوى اتصالات تكيفي، وإطار عمل تعلم غير متزامن بالكامل.

Hongzhi Zang, Shu'ang Yu, Hao Lin, Tianxing Zhou, Zefang Huang, Zhen Guo, Xin Xu, Jiakai Zhou, Yuze Sheng, Shizhe Zhang (…)2026-02-13

🤖 AI

STaR: Scalable Task-Conditioned Retrieval for Long-Horizon Multimodal Robot Memory

تقدم هذه الورقة STaR، وهو إطار عمل وكيل قابل للتوسع يستخدم ذاكرة متعددة الوسائط غير مرتبطة بمهام محددة وخوارزمية استرجاع قائمة على عنق الزجاجة المعلوماتي لتمكين الروبوتات المتنقلة من إجراء استدلال وملاحة دقيقة طويلة المدى في بيئات متنوعة وديناميكية، محققة أداءً فائقاً على النماذج المرجعية في كل من عمليات المحاكاة والانتشار في العالم الحقيقي.

Mingfeng Yuan, Hao Zhang, Mahan Mohammadi, Runhao Li, Jinjun Shan, Steven L. Waslander2026-02-13

💻 computer science

Human Preference Modeling Using Visual Motion Prediction Improves Robot Skill Learning from Egocentric Human Video

تقترح هذه الورقة إطار عمل لتعلم الروبوتات يعمل على تحسين اكتساب المهارات من فيديوهات بشرية بمنظور الشخص الأول عبر نمذجة التفضيلات البشرية من خلال التنبؤ بالحركة البصرية لتحديد دالة مكافأة، والتي يتم تحسينها بعد ذلك باستخدام خوارزمية "Soft Actor-Critic" معدلة للتفوق على الطرق السابقة في كل من مهام المحاكاة والمهام الواقعية.

Mrinal Verghese, Christopher G. Atkeson2026-02-13

🤖 AI

ABot-N0: Technical Report on the VLA Foundation Model for Versatile Embodied Navigation

تقدم الورقة البحثية ABot-N0، وهو نموذج تأسيسي موحد للرؤية واللغة والعمل يتميز ببنية هرمية "دماغ-عمل" (Brain-Action) وتم تدريبه على مجموعة بيانات ضخمة تضم 16.9 مليون مسار، مما يحقق أداءً هو الأفضل في فئته عبر خمس مهام ملاحة مجسدة متنوعة ويمكّن من تنفيذ مهام طويلة المدى وقوية في بيئات واقعية ديناميكية.

Zedong Chu, Shichao Xie, Xiaolong Wu, Yanfen Shen, Minghua Luo, Zhengbo Wang, Fei Liu, Xiaoxu Leng, Junjun Hu, Mingyang (…)2026-02-13

💻 computer science

GSO-SLAM: Bidirectionally Coupled Gaussian Splatting and Direct Visual Odometry

يُعد GSO-SLAM نظاماً للتقدير المتزامن للموقع ورسم الخرائط (SLAM) أحادي العدسة وكثيفاً يعمل في الوقت الفعلي، ويحقق دقة هندسية وضوئية رائدة من خلال الربط ثنائي الاتجاه بين تقدير المسار البصري وتقنية "Gaussian Splatting" ضمن إطار عمل التوقع والتعظيم (Expectation-Maximization)، مما يتيح التحسين المتزامن دون عبء حوسبي إضافي أو تهيئة استدلالية.

Jiung Yeon, Seongbo Ha, Hyeonwoo Yu2026-02-13

💻 computer science

Counterfactual Conditional Likelihood Rewards for Multiagent Exploration

تقدم هذه الورقة البحثية مكافآت احتمالية شرطية مضادة للواقع (CCL)، وهي طريقة مبتكرة تعزز الاستكشاف متعدد الوكلاء من خلال تقييم الوكلاء الأفراد بناءً على مساهماتهم الفريدة في الاستكشاف المشترك للفريق، مما يقلل من التكرار ويسرع التعلم في المجالات ذات المكافآت الشحيحة التي تتطلب تنسيقاً مكثفاً.

Ayhan Alp Aydeniz, Robert Loftin, Kagan Tumer2026-02-13

🤖 AI

Where Bits Matter in World Model Planning: A Paired Mixed-Bit Study for Efficient Spatial Reasoning

تستقصي هذه الورقة كيف يؤثر تخصيص البتات عبر النماذج في نماذج العالم على كفاءة الاستدلال المكاني، كاشفةً أنه بينما تؤدي إعدادات البتات المنخفضة للغاية إما إلى أداء جيد أو انهيار، فإن منطقة الانتقال الحرجة (حوالي 4 بت) حساسة للغاية لاستراتيجيات التخصيص، حيث يوفر الحفاظ على دقة المشفر مزايا كبيرة مقارنة بالكمية الموحدة.

Suraj Ranganath, Anish Patnaik, Vaishak Menon2026-02-13

⚡ electrical engineering

Data-Driven Trajectory Imputation for Vessel Mobility Analysis

تقدم هذه الورقة البحثية إطار العمل HABIT، وهو إطار عمل خفيف الوزن وقائم على البيانات يستفيد من بيانات نظام التعريف الآلي (AIS) التاريخية وتجميع H3 لاستكمال أجزاء مسارات السفن المفقودة بدقة وكفاءة من خلال مراعاة أنماط الحركة البحرية الفريدة، مما يجعله يتفوق على الأساليب الحالية في زمن الاستجابة مع الحفاظ على دقة مماثلة.

Giannis Spiliopoulos, Alexandros Troupiotis-Kapeliaris, Kostas Patroumpas, Nikolaos Liapis, Dimitrios Skoutas, Dimitris (…)2026-02-13

→ السابق التالي ←