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💻 computer science

Improving Map Consistency in Graph-Based LiDAR SLAM Through Information-Aware Odometry and Retroactive Loop Closure

यह शोध पत्र एक ग्राफ-आधारित LiDAR SLAM प्रणाली प्रस्तुत करता है जो सूचना-जागरूक ओडोमेट्री वेटिंग (information-aware odometry weighting), एक पदानुक्रमित लूप-क्लोजर मॉड्यूल (hierarchical loop-closure module) और छूटे हुए लूप क्लोजर को पुनः प्राप्त करने के लिए एक रेट्रोएक्टिव तंत्र (retroactive mechanism) को एकीकृत करके वैश्विक प्रक्षेपवक्र सटीकता और स्थानीय मानचित्र निरंतरता दोनों को बढ़ाता है।

Saurabh Gupta, Niklas Trekel, Louis Wiesmann, Cyrill Stachniss2026-07-16
💻 computer science

COLMAR: Cooperative View Policy Learning for Multi-Agent Active 3D Reconstruction

COLMAR एक सहकारी दृश्य नीति शिक्षण ढांचा (cooperative view policy learning framework) है जो इंटर-एजेंट संचार के बिना साझा मानचित्र-केंद्रित अवलोकनों को अनुकूलित करके बेहतर कवरेज और सटीकता के साथ मल्टी-एजेंट सक्रिय 3D पुनर्निर्माण को सक्षम करने के लिए पैरामीटर-शेयरिंग प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (Proximal Policy Optimization) और 3D गॉसियन स्प्लेटिंग (3D Gaussian Splatting) का उपयोग करता है।

Phu Pham, Damon Conover, Aniket Bera2026-07-16
🤖 AI

Semantic Anchoring for Robotic Action Representations

यह शोध पत्र एक प्लग-एंड-प्ले विधि पेश करके फाइन-ट्यूनिंग के दौरान विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स में सिमेंटिक संरचना के क्षरण को संबोधित करता है, जो तैनात मॉडल को बदले बिना इन-डिस्ट्रीब्यूशन टास्क सफलता और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन सामान्यीकरण दोनों में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Yuan Xu, Youheng Shi, Chengyang Li, Wentao Zhu, Yizhou Wang2026-07-16
💻 computer science

An Empirical Study on Stage-Information Interfaces for VLA Fine-Tuning

यह अनुभवजन्य अध्ययन इस बात की जांच करता है कि विभिन्न चरण-सूचना इंटरफेस (पूर्ण-कार्य निर्देश, वर्तमान-चरण पाठ, और क्रमिक चरण-अवस्था) लंबी-अवधि के कार्यों पर VLA फाइन-ट्यूनिंग को कैसे प्रभावित करते हैं, जिसमें यह पाया गया है कि जबकि प्रत्यक्ष फाइन-ट्यूनिंग के तहत स्पष्ट चरण सूचना सार्वभौमिक रूप से प्रदर्शन में सुधार नहीं करती है, रोबोट अवस्था में सामान्यीकृत क्रमिक अनुक्रमणिका के रूप में चरणों को प्रस्तुत करना निरंतरता फाइन-ट्यूनिंग के दौरान बेहतर परिणाम देता है।

Yingwei Ji2026-07-16
💻 computer science

Anatomy of Uncertainty: Expressive Descriptors of Robotic Manipulator Motion for Non-verbal Communication in Human-Robot Collaboration

यह शोध पत्र एक गणितीय ढांचे को प्रस्तुत करता है जो लाबान मूवमेंट एनालिसिस (Laban Movement Analysis) और किनेमैटिक डिस्क्रिप्टर्स का उपयोग करके रोबोटिक संवेदी अनिश्चितता को अभिव्यंजक गति अवस्थाओं में मैप करता है, जिसे एक मानव-विषय अध्ययन द्वारा प्रमाणित किया गया है जो दर्शाता है कि प्रतिभागी गैर-मौखिक गति संकेतों के माध्यम से रोबोट के आत्मविश्वास, जिज्ञासा, हिचकिचाहट और भय को विश्वसनीय रूप से व्याख्या कर सकते हैं।

Ridhima Bector, Souravik Dutta, Poornima Ramachandran, Ree Yan Yeoh, Jui Hien Tan, Domenico Campolo, Bernhard Johannes S (…)2026-07-16
💻 computer science

Towards a Modular Bin-picking Framework for Handling Object Pose Uncertainties

यह शोध पत्र एक नवीन मॉड्यूलर फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो पोज़ डिस्ट्रीब्यूशन एस्टीमेशन, मल्टी-व्यू फ्यूजन और एरर कंपनसेशन मॉड्यूल के माध्यम से ऑब्जेक्ट पोज़ और ग्रैस्पिंग अनिश्चितताओं को संयुक्त रूप से संबोधित करता है, जो वास्तविक दुनिया के बिन-पिकिंग अनुप्रयोगों में बेहतर दक्षता और विश्वसनीयता प्रदर्शित करता है।

Frederik Hagelskjær2026-07-16
💻 computer science

A Deployed Hybrid Vehicle-in-the-Loop Platform for Validating Cooperative Perception

यह शोध पत्र एक तैनात हाइब्रिड व्हीकल-इन-द-लूप प्लेटफॉर्म प्रस्तुत करता है जो सहकारी धारणा (cooperative perception) को मान्य करने के लिए V2X मैसेजिंग के माध्यम से एक वास्तविक इंस्ट्रूमेंटेड वाहन को CARLA-आधारित डिजिटल ट्विन के साथ एकीकृत करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि ऐसे सिस्टम दृश्य क्षेत्र (field-of-view) कवरेज और ऑक्यूपेंसी रिकॉल में महत्वपूर्ण सुधार करते हैं और यह भी प्रकट करते हैं कि मध्यम शोर थ्रेसहोल्ड के परे, मौसम की स्थितियों के बजाय लोकलाइजेशन अनिश्चितता (localization uncertainty) प्रमुख त्रुटि स्रोत बन जाती है।

Anastasia Bolovinou, Giorgos Hadjipavlis, Markos Antonopoulos, Panagiotis Tachtalis, Konstantinos Petousakis, Konstantin (…)2026-07-16
💻 computer science

Learning Robust Execution in Robotic Manipulation with Agentic Reinforcement Learning

यह शोध पत्र एक एजेंटिक सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो रनटाइम निष्पादन गुणवत्ता मेट्रिक्स और एक उच्च-स्तरीय निर्णय लेने वाली नीति को पेश करके रोबोटिक मैनिपुलेशन की मजबूती को बढ़ाता है, जो गिरावट का पता लगाती है और सामान्य कार्य अवस्थाओं को बहाल करने के लिए रिकवरी तंत्र को सक्रिय करती है, जिससे LIBERO बेंचमार्क पर सफलता दर में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Xiaopeng Zhang, Yueyang Weng, Qi Liu, Yongjin Mu, Yanjie Li2026-07-16
💻 computer science

Recursive ArUco Markers: A Scalable Fiducial Marker Design for Unmanned Aerial Vehicle Landing Pads

यह शोध पत्र एक नवीन रिकर्सिव (पुनरावर्ती) ArUco मार्कर डिज़ाइन प्रस्तावित करता है जो काले और सफेद बिट्स दोनों के भीतर पूर्ण मार्कर को एम्बेड करके असीमित पुनरावृत्ति गहराई और आंशिक अवरोध के तहत मजबूत पहचान सक्षम करता है, जिससे यह मौजूदा फ्रैक्टल और Harco मार्कर्स की सीमाओं को पार करते हुए मल्टी-ड्रोन UAV लैंडिंग संचालन के लिए एक स्केलेबल, अद्वितीय पहचानकर्ता प्रणाली प्रदान करता है।

Rafael Munoz-Salinas, Francisco Jose Romero-Ramirez, Sergio Garrido-Jurado2026-07-16
💻 computer science

Industrial Dexterity Benchmark: A Hardware-Software Benchmarking Platform for Industrial Dexterous Manipulation

यह शोध पत्र इंडस्ट्रियल डेक्सटेरिटी बेंचमार्क (IDB) और एक मल्टीमॉडल डिफ्यूजन-आधारित इमिटेशन लर्निंग फ्रेमवर्क (AG-iDP3) प्रस्तुत करता है जो न्यूनतम प्रदर्शन डेटा के साथ जटिल औद्योगिक केबल हेरफेर कार्यों पर 78% सफलता दर प्राप्त करता है, जो शास्त्रीय विधियों और सिंगल-कैमरा बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Honglu He, Jacob Laufer, Zhiwu Zheng, David Elkan-gonzalez, Raman Goyal, Xinyi Li, Su Lu, Mishek Musa, Berke Saat, Nicol (…)2026-07-16