💻 computer science

Design and Human Evaluation of Tactile Withdrawal Reflexes for a Skin-Covered Robot Arm

यह शोध पत्र एक स्पर्श-संवेदी रोबोटिक हाथ के लिए एक जैव-प्रेरित कृत्रिम नोसिसेप्शन (nociception) प्रणाली प्रस्तुत करता है जो समान, स्थान-निर्भर और कार्टेशियन विड्रॉल रिफ्लेक्स (withdrawal reflexes) की तुलना करता है, और एक उपयोगकर्ता अध्ययन के माध्यम से यह प्रकट करता है कि अधिक जैविक रूप से सटीक लेकिन कम पूर्वानुमानित विकल्पों की तुलना में एक पूर्वानुमानित, समान रिफ्लेक्स रणनीति मनुष्यों द्वारा अधिक सुरक्षित और स्वाभाविक मानी जाती है।

Laura Babayeva, Lukas Rustler, Matej Hoffmann2026-07-27
⚡ electrical engineering

Conformal Constraint Tightening for Chance-Constrained Motion Planning with Unknown Dynamics

यह शोधपत्र एक प्लानर-अज्ञेय (planner-agnostic) विधि प्रस्तावित करता है जो अज्ञात गतिकी (unknown dynamics) के तहत कार्य करने वाले स्वायत्त रोबोटों के लिए संभाव्य कार्य-पूर्णता गारंटी प्रदान करने हेतु, नाममात्र-से-वास्तविक प्रक्षेपवक्र विचलन (nominal-to-true trajectory deviations) के आधार पर नियोजन बाधाओं को कड़ा करने के लिए कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन का लाभ उठाता है।

Shubham Natraj, Bruno Sinopoli, Yiannis Kantaros2026-07-27
💻 computer science

Robot-Factored World Models via Robot Rendering

यह शोध पत्र "रोबोट-फैक्टर्ड वर्ल्ड मॉडल्स" का प्रस्ताव करता है जो रोबोट के विशिष्ट यथार्थ और ज्यामिति को स्पष्ट रूप से कंट्रोलर-जनित प्रक्षेप पथों (ट्रैजेक्टरीज) और रेंडर किए गए URDF-आधारित दृश्यों में अलग करके, एक्शन-कंडीशन्ड वीडियो प्रेडिक्शन और विभिन्न रोबोटिक स्वरूपों (एम्बॉडिमेंट्स) में सामान्यीकरण में सुधार करता है, जिससे मॉडल को केवल यह सीखने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है कि दृश्यमान रोबोट गति के प्रति वातावरण कैसे प्रतिक्रिया करता है।

Byungjun Kim, Taeksoo Kim, Hyunsoo Cha, Hanbyul Joo2026-07-27
🤖 AI

What Matters for Simulation to Online Reinforcement Learning on Real Robots

तीन रोबोटिक प्लेटफॉर्म्स के माध्यम से 100 वास्तविक दुनिया के प्रशिक्षण दौरों वाले एक बड़े पैमाने के अनुभवजन्य अध्ययन के माध्यम से, यह शोध पत्र विशिष्ट, सुदृढ़ डिज़ाइन विकल्पों की पहचान करता है जो भौतिक रोबोटों पर स्थिर ऑनलाइन सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) को सक्षम करते हैं और कुछ व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले डिफ़ॉल्ट्स की प्रभावशीलता को खारिज करता है।

Yarden As, Dhruva Tirumala, René Zurbrügg, Chenhao Li, Stelian Coros, Andreas Krause, Markus Wulfmeier2026-07-24
🧬 biology

The Sensation Modulating Network:Haltability as the architectural ground for object-directed phenomenology

यह शोध पत्र 'सेंसेशन मॉड्युलेटिंग नेटवर्क' (SMN) का प्रस्ताव करता है, एक ऐसा आर्किटेक्चर जहाँ पूरे शरीर की प्रतिद्वंद्वी गतिशीलता (opponent dynamics) और "हल्टेबिलिटी" (सक्रिय संतुलन बनाए रखना) के सिद्धांत मिलकर स्व-मॉडल (self-models), विश्व-मॉडल (world-models) और वस्तु-निर्देशित घटनाविज्ञान (object-directed phenomenology) उत्पन्न करते हैं, जो मस्तिष्क को एक कमांडर के रूप में निर्भर किए बिना संज्ञानात्मकता को शारीरिक भौतिकी (embodied physics) में स्थापित करके कॉग्निटिविज्म-4E गतिरोध को हल करता है।

G. Nagarjuna, Durgaprasad Karnam2026-07-24
🤖 AI

An Intelligent-Cloud Edge Multimodal Interaction System for Robots

यह शोध पत्र रोबोट के लिए एक क्लाउड-एज मल्टीमॉडल इंटरेक्शन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो एक उन्नत YOLO जेस्चर डिटेक्टर को समन्वित LLM और VLM एजेंटों के साथ जोड़ता है ताकि जटिल वातावरण में उच्च पहचान सटीकता और कार्य सफलता दर प्रदर्शित करते हुए एक सुदृढ़, संसाधन-कुशल मानव-रोबोट इंटरेक्शन प्राप्त किया जा सके।

Zihan Guo, Xiaoqi Li2026-07-24
🤖 machine learning

HERMES: Heterogeneous Edge-Relational Multi-Head Embedded SSM Attention for Traffic Conflict Prediction at Signalized Intersections

यह शोध पत्र HERMES का प्रस्ताव करता है, जो एक विषम एज-रिलेशनल ग्राफ न्यूरल नेटवर्क है जिसमें SSM-सूचित मल्टी-हेड अटेंशन है, जो वाहनों और पैदल यात्रियों को नोड्स के रूप में और उनकी अंतःक्रियाओं को संबंध-विशिष्ट किनारों (edges) के रूप में मॉडल करता है ताकि विषम अंतःक्रिया टोपोलॉजी और सुरक्षा-जागरूक टेम्पोरल डायनेमिक्स को प्रभावी ढंग से कैप्चर करके सिग्नल वाले चौराहों पर अत्याधुनिक, हस्तांतरणीय ट्रैफ़िक संघर्ष भविष्यवाणी प्राप्त की जा सके।

Md Monzurul Islam, Subasish Das2026-07-24
⚡ electrical engineering

SevDiff: Severity-Conditioned Diffusion for Long-Tail Conflict Trajectory Generation

यह शोध पत्र SevDiff को प्रस्तुत करता है, जो एक गंभीरता-सशर्त डिफ्यूजन मॉडल (severity-conditioned diffusion model) है जो एक लक्ष्य 'टाइम-टू-कोलिजन' (TTC) मान को इनपुट के रूप में स्वीकार करके भौतिक रूप से सुसंगत, लॉन्ग-टेल संघर्ष प्रक्षेपवक्र (long-tail conflict trajectories) उत्पन्न करता है, जिससे क्रिटिकल लो-TTC परिदृश्यों के लिए उच्च हिट-रेट प्राप्त होता है और जनरेटर की परिशुद्धता के लिए एक भौतिक रूप से व्याख्या योग्य मीट्रिक प्रदान होता है।

Eni Solomon Laughter2026-07-24
🤖 machine learning

Self-Supervised Bio-Inspired Robotic Trajectory Planning with Obstacle Avoidance

यह शोध पत्र एक स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised), जैव-प्रेरित (bio-inspired) रोबोटिक प्रक्षेपवक्र नियोजन (trajectory planning) ढांचे को प्रस्तुत और मूल्यांकित करता है जो बाधाओं से भरे वातावरण में आंतरिक पर्यवेक्षण के लिए फॉरवर्ड और इनवर्स मॉडल का उपयोग करता है, साथ ही योजनाकार (planner) की इन लर्निंग सिग्नल्स का लाभ उठाने की प्रवृत्ति की पहचान करता है और उनके समाधान प्रस्तावित करता है।

Miroslav Krupa, Miroslav Cibula, Kristína Malinovská2026-07-24
💻 computer science

FORGE-plus: Force-Budgeted Recovery for Contact-Rich Assembly with a Frozen LLM Supervisor

FORGE-plus एक दो-स्तरीय ढांचे (two-layer framework) को पेश करता है जो टेक्स्टुअल सिग्नेचर के आधार पर फोर्स सीलिंग असाइन करने और रिकवरी युद्धाभ्यास (recovery maneuvers) चुनने के लिए एक फ्रोजन LLM का लाभ उठाता है, जिससे एक लो-लेवल कंट्रोलर बिना कभी भी सीधे बल (force) को नियंत्रित किए या सुरक्षा सीमाओं को पार किए, टाइट क्लीयरेंस और स्लिप रिकवरी के साथ मजबूत, ब्रेककेज-मुक्त कॉन्टैक्ट-रिच असेंबली प्राप्त करने में सक्षम होता है।

Kyupaeck Jeff Rah, Midum Oh2026-07-24