cs.RO पेपर | Gist.Science

Waypoints Matter: A Systematic Study for Sampling-Based Trajectory Planning

यह शोध पत्र व्यवस्थित रूप से यह प्रदर्शित करता है कि नाममात्र अंतर-वेपॉइंट अंतराल ( $d_s$ ), स्वायत्त ड्राइविंग के लिए सैंपलिंग-आधारित प्रक्षेपवक्र योजनाकारों (ट्रैजेक्टरी प्लैनर्स) की विश्वसनीयता और गुणवत्ता में प्रमुख कारक है, जो यह दर्शाता है कि सरल समान सैंपलिंग अक्सर RDP* और वक्रता-सशर्त आवंटन (कर्वेचर-कंडीशन्ड एलोकेशन) जैसी अधिक जटिल ज्यामिति-जागरूक रणनीतियों से बेहतर प्रदर्शन करती है या उनके बराबर होती है।

Josep M. Barbera, Antonio Artuñedo, Jorge Villagra2026-06-05

💻 computer science

Flow-based Policy Adaptation without Policy Updates

यह शोध पत्र GLOVES को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का फ्लो-आधारित अनुकूलन ढांचा (lightweight flow-based adaptation framework) है जो सीमित प्रदर्शनों (demonstrations) का उपयोग करके गैर-विशेषज्ञ एजेंटों के उप-इष्टतम या आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन कार्यों को विशेषज्ञ वितरण की ओर ले जाकर उन्हें चुनिंदा रूप से सुधारता है, जिससे मूल एजेंट के इरादे को सुरक्षित रखते हुए कार्य की सफलता में सुधार होता है।

Luzhe Sun, Jingtian Ji, Haoran Chen, Jiawei Zhou, Matthew R. Walter2026-06-05

🤖 AI

TempoVLA: Learning Speed-Controllable Vision-Language-Action Policies

TempoVLA एक गति-नियंत्रणीय विजन-लैंग्वेज-एक्शन पॉलिसी पेश करता है जो वेरिएबल-स्पीड ट्राजेक्टरी ऑग्मेंटेशन (VSTA) और स्पष्ट स्पीड कंडीशनिंग का लाभ उठाता है ताकि रोबोटों को तेज़ ट्रांजिट और धीमी, सटीक संपर्क चरणों, दोनों के लिए अपनी निष्पादन गति को गतिशील रूप से समायोजित करने में सक्षम बनाया जा सके, जिससे मौजूदा मॉडलों की निश्चित-गति सीमाओं को दूर किया जा सके।

Dong Jing, Jingchen Nie, Tianqi Zhang, Jiaqi Liu, Huaxiu Yao, Zhiwu Lu, Mingyu Ding2026-06-05

⚡ electrical engineering

Dynamic Sliding Mode Control based on Fractional calculus subject to uncertain delay based chaotic pneumatic robot

यह शोधपत्र एक मास्टर-स्लेव विन्यास में अनिश्चित विलंब-प्रेरित अराजक (chaotic) न्यूमेटिक रोबोट्स को स्थिर करने और चैटरिंग (chattering) को समाप्त करने के लिए एक नवीन फ्रैक्शनल कैलकुलस-आधारित डायनेमिक स्लाइडिंग मोड नियंत्रण विधि प्रस्तावित करता है, जिसकी स्थिरता की गारंटी ल्यपुनोव सिद्धांत (Lyapunov theory) द्वारा दी गई है और संख्यात्मक सिमुलेशन के माध्यम से सत्यापित की गई है।

Sara Gholipour P., Heydar Toosian Shandiz, Mobin Alizadeh, Sara Minagar, Seyed Javad Kazemitabar2026-06-04

💻 computer science

Learning to Adapt Control Barrier Functions Under Epistemic and Aleatoric Uncertainty

यह शोध पत्र ऑनलाइन एडेप्टिव सीबीएफ (OA-CBF) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो एपिस्टेमिक और एलियटोरिक अनिश्चितता के तहत विविध रोबोटिक प्रणालियों में सुरक्षा और व्यवहार्यता सुनिश्चित करते हुए रूढ़िवादिता को कम करने के लिए अनिश्चितता-जागरूक सत्यापन के साथ एक संभाव्य एंसेम्बल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके रनटाइम पर कंट्रोल बैरियर फंक्शन मापदंडों को गतिशील रूप से अनुकूलित करता है।

Taekyung Kim, Robin Inho Kee, Dimitra Panagou2026-06-04

🤖 AI

Simplicial Embeddings Improve Sample Efficiency in Actor-Critic Agents

यह शोध पत्र एक्टर-क्रिटिक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) एजेंटों की नमूना दक्षता (sample efficiency) और अंतिम प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए सिम्पलीशियल एम्बेडिंग्स (simplicial embeddings)—जो एम्बेडिंग्स को सिम्पलीशियल संरचनाओं तक सीमित करने वाली हल्की प्रतिनिधित्व परतें हैं—का उपयोग करने का प्रस्ताव करता है, जो रनटाइम गति से समझौता किए बिना क्रिटिक बूटस्ट्रैपिंग को स्थिर करता है और पॉलिसी ग्रेडिएंट्स को मजबूत करता है।

Johan Obando-Ceron, Walter Mayor, Samuel Lavoie, Scott Fujimoto, Aaron Courville, Pablo Samuel Castro2026-06-04

💻 computer science

Dynamic Policy Learning for Legged Robot with Simplified Model Pretraining and Model-Homotopy-Inspired Transfer

यह शोधपत्र लेग्ड रोबोट्स के लिए एक डायनेमिक पॉलिसी लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो सरल सिंगल-रिजिड-बॉडी प्रीट्रेनिंग को मॉडल-होमोटॉपी-प्रेरित कंटिन्यूएशन स्ट्रैटेजी के साथ जोड़ता है ताकि रिड्यूस्ड-ऑर्डर मॉडल्स से फुल-बॉडी डायनेमिक्स और वास्तविक दुनिया के परिनियोजन में फ्लिप और वॉल-असिस्टेड मैन्युवर्स जैसे जटिल डायनेमिक व्यवहारों को कुशलतापूर्वक स्थानांतरित और परिष्कृत किया जा सके।

Dongyun Kang, Min-Gyu Kim, Tae-Gyu Song, Hajun Kim, Sehoon Ha, Hae-Won Park2026-06-04

💻 computer science

How Users Understand Robot Foundation Model Performance through Task Success Rates and Beyond

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि गैर-विशेषज्ञ उपयोगकर्ता रोबोट फाउंडेशन मॉडल प्रदर्शन मेट्रिक्स की व्याख्या कैसे करते, जिसमें यह पाया गया कि हालांकि वे टास्क सक्सेस रेट का प्रभावी ढंग से उपयोग करते हैं, वे विफलता के मामलों के विवरण को भी अत्यधिक महत्व देते हैं और नए कार्यों के लिए ऐतिहासिक मूल्यांकन डेटा और रोबोट के अपने स्वयं के अनुमानों तक पहुंच चाहते हैं।

Isaac Sheidlower, Jindan Huang, James Staley, Bingyu Wu, Qicong Chen, Reuben Aronson, Elaine Short2026-06-04

💻 computer science

Agentic AI for Robot Control: Flexible but still Fragile

यह शोध पत्र एक एजेंटिक एआई नियंत्रण प्रणाली प्रस्तुत करता है जो विविध भौतिक प्लेटफार्मों पर लचीली रोबोट कार्य योजना के लिए जनरेटिव मॉडल्स का लाभ उठाता है, फिर भी अनिश्चित व्यवहार, निर्देश-अनुपालन त्रुटियों और प्रॉम्प्ट विशिष्टताओं के प्रति उच्च संवेदनशीलता के कारण महत्वपूर्ण नाजुकता प्रदर्शित करता है, बावजूद इसके कि इसमें अनिश्चितता को संभालने और ऑपरेटर हस्तक्षेप का समर्थन करने की क्षमता है।

Oscar Lima, Marc Vinci, Martin Günther, Marian Renz, Alexander Sung, Sebastian Stock, Johannes Brust, Lennart Niecksch (…)2026-06-04

💻 computer science

Dive into the Scene: Breaking the Perceptual Bottleneck in Vision-Language Decision Making via Focus Plan Generation

यह शोध पत्र SceneDiver को प्रस्तुत करता है, जो एक कोर्स-टू-फाइन (coarse-to-fine) फोकस प्लान जनरेशन विधि है जो समग्र सीन ग्राफ (scene graphs) के निर्माण के लिए VLMs का लाभ उठाती है और कार्यों को उप-समस्याओं में पुनरावर्ती रूप से विभाजित करती है, जिससे महत्वपूर्ण वस्तुओं को व्याकुलता उत्पन्न करने वाली वस्तुओं (distractors) से अलग करते हुए एम्बोडीड एआई (embodied AI) में विजुअल हैलुसिनेशन (visual hallucinations) को प्रभावी रूप से कम किया जाता है और इस क्षमता को रिएक्टिव कंट्रोल के लिए लाइटवेट VLAs में संकुचित (distill) किया जाता है।

Boyuan Xiao, Bohong Chen, Yumeng Li, Ji Feng, Yao-Xiang Ding, Kun Zhou2026-06-04

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