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⚡ electrical engineering

A2RL V\textsubscript{max}: The A2RL autonomous racing dataset for long-range, high-speed perception and multi-vehicle interaction

यह शोध पत्र A2RL V\textsubscript{max} को प्रस्तुत करता है, जो कि लगभग 30,000 पेशेवर रूप से एनोटेट किए गए LiDAR और RADAR पॉइंट क्लाउड्स वाला पहला बड़े पैमाने का ओपन-सोर्स डेटासेट है, जिन्हें यास मरीना सर्किट में हाई-स्पीड ऑटोनॉमस रेसिंग के दौरान कैप्चर किया गया है, जिसे मल्टी-व्हीकल इंटरैक्शन और चरम ड्राइविंग स्थितियों के लिए परसेप्शन अनुसंधान को आगे बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Marvin Klemp, Dominic Ebner, Cornelius Schröder, Davide Malvezzi, László Turányi, Riccardo Donati, Ilia Schminik, Xia Ni (…)2026-07-21
🤖 AI

ConceptTree: Bringing Semantic Transparency to Black-Box Decision Making for Robotic Manipulation

ConceptTree एक ऐसा ढांचा है जो कौशल चयन को एक निर्णय वृक्ष (decision tree) के भीतर मानव-व्याख्या योग्य दृश्य अवधारणाओं पर तर्क के रूप में पुनर्गठित करके लंबी अवधि के रोबोटिक हेरफेर में पारदर्शिता को बढ़ाता है, जिससे मौजूदा अपारदर्शी दृष्टिकोणों की तुलना में पता लगाने योग्य, हस्तक्षेप योग्य और अधिक प्रभावी निर्णय लेने में सक्षम बनाया जा सके।

Yongyan Wen, Feifan Liu, Jinyi Chen, Bo An, Peng Liu, Siyuan Li2026-07-21
💻 computer science

Imitation of Arm Gestures by the Semi-Humanoid Robot NICO

यह शोध पत्र एक ऐसी प्रणाली प्रस्तुत करता है जो अर्ध-मानव सदृश रोबोट NICO को मोनोकुलर RGB इनपुट, मीडियापाइप-आधारित 3D पोज़ एस्टीमेशन और जॉइंट एंगल्स की गणना एवं मैपिंग के लिए विश्लेषणात्मक ज्यामिति का उपयोग करके मानव बाहु संकेतों (arm gestures) की नकल करने में सक्षम बनाती है, जो जटिल मुद्राओं और कलाई की गतिविधियों में सीमाओं को स्वीकार करते हुए सरल संकेतों पर सफल प्रदर्शन प्रदर्शित करती है।

Anastasiya Ihnatovich, Igor Farkaš2026-07-21
💻 computer science

Optimization of sim-to-real transfer in the humanoid robot NICO

यह शोधपत्र मानव रूपी रोबोट NICO के लिए एक नवीन, कम लागत वाले सिम-टू-रियल ग्रैस्पिंग पाइपलाइन को प्रस्तुत करता है जो महंगे बाहरी ट्रैकिंग सिस्टमों पर निर्भर हुए बिना टेबलटॉप वस्तुओं को पकड़ने में उच्च सफलता दर प्राप्त करने के लिए YOLO-आधारित डिटेक्शन, स्टीरियो विजन लोकलाइजेशन और विजुअल फीडबैक को संयोजित करता है।

Juraj Gavura, Igor Farkaš2026-07-21
🤖 machine learning

Patch Policy: Efficient Embodied Control via Dense Visual Representations

पैच पॉलिसी (Patch Policy) एक हल्का, कुशल ट्रांसफार्मर-आधारित आर्किटेक्चर पेश करता है जो ब्लॉक-कॉज़ल अटेंशन मैकेनिज्म के माध्यम से विजन ट्रांसफॉर्मर्स से घने प्री-ट्रेंड विजुअल फीचर्स का लाभ उठाता है, जिससे मौजूदा ग्लोबल-पूलड या भारी वीएलएम-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में काफी कम पैरामीटर्स और कम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ एम्बॉडीड कंट्रोल में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Gaoyue Zhou, Zichen Jeff Cui, Ada Langford, Bowen Tan, Yann LeCun, Lerrel Pinto2026-07-21
💻 computer science

ContactFusion: Stochastic Poisson Surface Maps from Visual and Contact Sensing

यह शोध पत्र ContactFusion को प्रस्तुत करता है, जो पेग-इन-होल इंसर्शन जैसे टाइट-टॉलरेंस वाले रोबोटिक कार्यों में पोज़ एस्टीमेशन और असेंबली सफलता में सुधार करने के लिए विजुअल पॉइंट क्लाउड्स को फोर्स-आधारित कॉन्टैक्ट सेंसिंग के साथ फ्यूज करके स्टोकेस्टिक पॉइसन सरफेस मैप्स जनरेट करता है।

Aditya Kamireddypalli, Joao Moura, Russell Buchanan, Matias Mattamala, Sethu Vijayakumar, Subramanian Ramamoorthy2026-07-20
🤖 AI

SLAC: Safe and Efficient Real-Robot Reinforcement Learning via Unsupervised Simulation Pre-Training

SLAC एक नवीन ढांचा है जो अनसुपरवाइज्ड सिमुलेशन के माध्यम से एक टास्क-अग्नोस्टिक लेटेंट एक्शन स्पेस को प्री-ट्रेन करके, जटिल हाई-डिग्री-ऑफ-फ्रीडम रोबोट्स के लिए सुरक्षित और सैंपल-एफिशिएंट रियल-वर्ल्ड रिइन्फोर्समेंट लर्निंग को सक्षम बनाता है, जिससे यह बिना किसी प्रदर्शन (डेमोंस्ट्रेशन) के एक घंटे से कम समय में कॉन्टैक्ट-रिच बाईमैनुअल मोबाइल मैनिपुलेशन कार्यों में महारत हासिल कर सकता है।

Jiaheng Hu, Peter Stone, Roberto Martín-Martín2026-07-20
💻 computer science

Risk-Aware Preference Learning for Stochastic Outcomes

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि मानव जोखिम संवेदनशीलता को मॉडल करने के लिए संचयी प्रोस्पेक्ट थ्योरी (Cumulative Prospect Theory) को शामिल करना, पारंपरिक अपेक्षित उपयोगिता धारणाओं की तुलना में स्टोकेस्टिक रोबोट नेविगेशन के लिए प्राथमिकता शिक्षण में रिवॉर्ड फंक्शन रिकवरी में महत्वपूर्ण सुधार करता है और पछतावे (regret) को कम करता है।

Yi-Shiuan Tung, Yuni Wu, Wei Jiang, Alessandro Roncone, Bradley Hayes2026-07-20
💻 computer science

Environment Design for Reliable Shared Autonomy with Probabilistic Guarantees

यह शोध पत्र शोर वाले उपयोगकर्ता इनपुट के तहत लक्ष्य अनुमान पृथक्करणीयता (goal inference separability) में सुधार करके साझा स्वायत्तता प्रणालियों की विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए वर्कस्पेस डिज़ाइन को एक अनुकूलन समस्या के रूप में तैयार करने का प्रस्ताव करता है, जो संभाव्य शुद्धता गारंटी प्रदान करता है और सिमुलेशन एवं वास्तविक कार्यान्वयन दोनों के माध्यम से प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है।

Yi-Shiuan Tung, Himanshu Gupta, Gyanig Kumar, Heyang Huang, Bradley Hayes, Alessandro Roncone2026-07-20
💻 computer science

Multi-Objective Kinodynamic Motion Planning with Asymptotic Pareto Optimality

यह शोध पत्र एक यूनिफाइड एल्गोरिद्मिक फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो स्टेबल स्पार्स-आरआरटी (SST) पर आधारित है, जो एकल प्रतिनिधि नोड्स को स्थानीय पारेटो-इष्टतम (Pareto-optimal) सेटों से बदलकर मल्टी-ऑब्जेक्टिव मोशन प्लानिंग को काइनोडायनामिक बाधाओं वाले सिस्टम तक विस्तारित करता है, जिससे लेक्सिकोग्राफिक, बाधित और पारेटो-फ्रंट अनुकूलन समस्याओं के लिए सैद्धांतिक रूप से गारंटीकृत समाधान प्रदान किए जाते हैं।

Yusif Razzaq, Anne Theurkauf, Nisar Ahmed, Morteza Lahijanian2026-07-20