💻 computer science

SCREP: Scene Coordinate Regression and Evidential Learning-based Perception-Aware Trajectory Generation

यह शोध पत्र SCREP प्रस्तुत करता है, जो एक धारणा-जागरूक (perception-aware) प्रक्षेपवक्र पीढ़ी ढांचा है जो कम-अनिश्चितता वाले दृश्य विशेषताओं की ओर स्वायत्त ड्रोन को सक्रिय रूप से निर्देशित करने के लिए एविडेंशियल लर्निंग-आधारित सीन कोऑर्डिनेट रिग्रेशन को एक रिसीडिंग-होरिज़न ऑप्टिमाइज़र के साथ जोड़ता है, जिससे GPS-रहित इनडोर वातावरणों में स्थानीयकरण त्रुटियों को काफी कम किया जा सकता है।

Juyeop Han, Lukas Lao Beyer, Guilherme V. Cavalheiro, Sertac Karaman2026-06-30
💻 computer science

MM-Nav: Multi-View VLA Model for Robust Visual Navigation via Multi-Expert Learning

यह शोध पत्र MM-Nav को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-व्यू विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल है जो रीचिंग (पहुंचना), स्क्वीजिंग (दबाना) और अवॉइडिंग (बचना) कार्यों के लिए प्रिविलेज्ड-डेप्थ आरएल (RL) विशेषज्ञों से विविध क्षमताओं को डिस्टिल करने के लिए एक टीचर-स्टूडेंट फ्रेमवर्क का लाभ उठाकर मजबूत विजुअल नेविगेशन प्राप्त करता है, और अंततः सिंथेटिक और वास्तविक दुनिया के वातावरण में अपने शिक्षकों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Tianyu Xu, Jiawei Chen, Jiazhao Zhang, Wenyao Zhang, Zekun Qi, Minghan Li, Zhizheng Zhang, He Wang2026-06-30
💻 computer science

Learning to Feel the Future: DreamTacVLA for Contact-Rich Manipulation

DreamTacVLA एक नवीन फ्रेमवर्क है जो पदानुक्रमित स्थानिक संरेखण (hierarchical spatial alignment) के माध्यम से उच्च-रिज़ॉल्यूशन स्पर्श "माइक्रो-विज़न" को बहु-पैमाने वाले दृश्य इनपुट के साथ एकीकृत करके और भविष्य की संपर्क गतिशीलता (contact dynamics) की भविष्यवाणी करने के लिए वास्तविक दुनिया और डिजिटल ट्विन के हाइब्रिड डेटासेट पर प्रशिक्षित एक स्पर्श विश्व मॉडल (tactile world model) के माध्यम से संपर्क-समृद्ध हेरफेर (contact-rich manipulation) के लिए विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स को उन्नत करता है।

Guo Ye, Zexi Zhang, Xu Zhao, Shang Wu, Haoran Lu, Shihan Lu, Han Liu2026-06-30
💻 computer science

Eval-Actions: Fine-Grained Execution Quality Evaluation for Robotic Manipulation

यह शोध पत्र Eval-Actions को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक रियल-रोबोट बेंचमार्क और नैदानिक पद्धति है जो बाइनरी सफलता दरों से आगे बढ़कर विशेषज्ञ ग्रेडिंग, रैंक-निर्देशित लेबल और चेन-ऑफ-थॉट एनोटेशन के माध्यम से रोबोटिक मैनिपुलेशन नीतियों के सूक्ष्म-स्तरीय, व्याख्या योग्य मूल्यांकन के साथ-साथ एक स्वचालित मल्टीमॉडल इवैल्यूएटर (AutoEval) प्रदान करता है जो गुणवत्ता स्कोर और स्पष्टीकरणों की भविष्यवाणी करता है।

Mengyuan Liu, Juyi Sheng, Peiming Li, Ziyi Wang, Tianming Xu, Tiantian Xu, Hong Liu2026-06-30
🤖 AI

Offline Reinforcement Learning of High-Quality Behaviors Under Robust Style Alignment

यह शोध पत्र स्टाइल-कंडीशन्ड इम्प्लिसिट क्यू-लर्निंग (SCIQL) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो व्यवहार शैली परिभाषा को एकीकृत करता है और ऑफलाइन गोल्स-कंडीशन्ड आरएल तकनीकों को गेटेड एडवांटेज वेटेड रिग्रेशन के साथ नियोजित करता है ताकि ऑफलाइन रिइन्फोर्समेंट लर्निंग में उच्च कार्य प्रदर्शन को मजबूत शैली पर्यवेक्षण के साथ प्रभावी ढंग से संरेखित किया जा सके।

Mathieu Petitbois, Rémy Portelas, Sylvain Lamprier2026-06-30
⚡ electrical engineering

Contact-Anchored Proprioceptive Odometry for Legged and Wheel-Legged Robots

यह शोध पत्र लेग्ड (legged) और व्हील-लेग्ड (wheel-legged) रोबोटों के लिए एक एकीकृत, विशुद्ध रूप से प्रोप्रियोसेप्टिव (proprioceptive) ओडोमेट्री फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो विश्वसनीय संपर्कों को किनेमैटिक एंकर्स (kinematic anchors) के रूप में उपयोग करके, हाइट क्लस्टरिंग (height clustering) और व्हील-प्रोपैगेशन सुधारों (wheel-propagation corrections) को नियोजित करके, और बाहरी सेंसरों के बिना सटीक पोज़ और वेलोसिटी अनुमान बनाए रखने के लिए मल्टी-कॉन्टैक्ट ज्योमेट्रिक कंसिस्टेंसी (multi-contact geometric consistency) का उपयोग करके IMU और सेंसर ड्रिफ्ट को कम करता है।

Minxing Sun, Yao Mao2026-06-30
💻 computer science

Hierarchical Prompting with Dual LLM Modules for Robotic Task and Motion Planning

यह शोध पत्र एक पदानुक्रमित भाषा-संचालित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो विविध सेवा परिदृश्यों में रोबोटिक कार्य और गति नियोजन के लिए 86% सफलता दर प्राप्त करने हेतु एक उच्च-स्तरीय LLM प्लानिंग एजेंट को लो-लेवल स्थानिक तर्क उप-मॉड्यूल और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन टूल्स के साथ एकीकृत करता है।

Karolina Źróbek, Tessa Pulli, Paweł Gajewski, Antonio Galiza Cerdeira Gonzalez, Bipin Indurkhya2026-06-30
💻 computer science

WOLF-VLA: Whole-Body Humanoid Optimal Locomotion Framework for Vision-Language-Action Learning

यह शोध पत्र WOLF-VLA को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो डेटा की कमी और गतिशील निरंतरता (डायनामिक कंसिस्टेंसी) की चुनौतियों का समाधान करते हुए, निर्देश-चालित ह्यूमनॉइड लोकोमोशन नीतियों को उत्पन्न करने में सक्षम विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए होल-बॉडी ऑप्टिमल कंट्रोल को बड़े पैमाने के मल्टी-मोडल डेटासेट के साथ एकीकृत करता है।

Melya Boukheddimi, Omar Adjali, Daniel Sontag, Frank Kirchner2026-06-30
💬 NLP

Auditing LLM-Governed Social Robots with Culture-Specific Moral Gradients

यह शोध पत्र कई संस्कृतियों में LLM-शासित सामाजिक रोबोटों का मूल्यांकन करने के लिए एक ग्रेडिएंट-आधारित ऑडिट फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान मॉडल सांस्कृतिक नैतिक प्राथमिकताओं को ट्रैक करने में महत्वपूर्ण, विषम विफलताओं को प्रदर्शित करते हैं जिन्हें केवल प्रॉम्प्टिंग के माध्यम से विश्वसनीय रूप से ठीक नहीं किया जा सकता है, जिससे बहुभाषी पूर्व-तैनाती ऑडिट और मॉडल-स्तरीय हस्तक्षेपों की आवश्यकता होती है।

Carmen Ng, Gjergji Kasneci2026-06-30
💻 computer science

When May I Help You? On The Effect of Proactivity on Group Human-Robot Collaboration

यह शोध पत्र एक एस्केप रूम सेटिंग के भीतर समूह मानव-रोबोट सहयोग में रोबोट की प्रोएक्टिविटी (सक्रियता) बनाम रिएक्टिविटी (प्रतिक्रियाशीलता) के प्रभाव की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि रिएक्टिव मॉडल उच्च सफलता दर प्रदान करते हैं, दोनों में से किसी भी दृष्टिकोण की प्रभावशीलता उपयोगकर्ताओं के पूर्व अनुभव, व्यक्तित्व लक्षणों और समूह की गतिशीलता द्वारा महत्वपूर्ण रूप से आकार लेती है; विशेष रूप से, हालांकि अंतर्मुखी प्रतिभागी रिएक्टिव रोबोट के साथ अधिक तेज़ थे, वे वास्तव में प्रोएक्टिव रोबोट को पसंद करते थे और इसे अधिक सक्षम मानते थे।

Thomas Vitry, Vanessa Maeder, Kieran Edgeworth, Asihati Hazaiti, Doga Deniz Ates, Connor Gäde, Jan-Gerrit Habekost, Denn (…)2026-06-30