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🤖 machine learning

Don't Fool Me Twice: Adapting to Adversity in the Wild with Experience-Driven Reasoning

यह शोध पत्र "Don't Fool Me Twice" प्रस्तावित करता है, जो एक निरंतर सीखने वाला (continual learning) ढांचा है जो ऑनलाइन व्यवधान अवलोकन (online disturbance observation), विजन-लैंग्वेज मॉडल तर्क (vision-language model reasoning), और कर्नेल रिग्रेशन (kernel regression) को जोड़कर मोबाइल एम्बोडेड एजेंटों को अनदेखी, एम्बोडिमेंट-विशिष्ट प्रतिकूलताओं के अनुकूल होने में सक्षम बनाता है ताकि वे विसंगतियों से सीख सकें और भविष्य के नियोजन एवं सुधार (planning and recovery) में सुधार कर सकें।

Navin Sriram Ravie, Andrew Jong, Krrish Jain, John Liu, Omar Alama, Bijo Sebastian, Sebastian Scherer2026-06-01
💬 NLP

Probing Collision Grounding in Vision-Language Models for Safe Human-Robot Collaboration

यह शोधपत्र TouchSafeBench प्रस्तुत करता है, जो Habitat 3.0 में एक भौतिकी-आधारित बेंचमार्क है जो सुरक्षित मानव-रोबोट सहयोग के लिए टकराव के जोखिमों का अनुमान लगाने की विजन-लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमता का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान मॉडल्स में सुरक्षित, टकराने वाली और आसन्न संपर्क अवस्थाओं के बीच विश्वसनीय रूप से अंतर करने के लिए आवश्यक भौतिक जवाबदेही और स्पष्ट ज्यामितीय तर्क का अभाव है।

Jun Wang, Xiaohao Xu, Xiaonan Huang2026-06-01
💻 computer science

Before Parc Fermé: RL-Time Pruning for Efficient Embodied LLMs in Autonomous Driving

यह शोध पत्र "बिफोर पार्स फर्मे" (BPF) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन प्रूनिंग रणनीति है जो स्वायत्त ड्राइविंग के लिए एम्बोडीड एलएलएम (embodied LLM) नियंत्रकों को अनुकूलित करने के लिए सुदृढीकरण शिक्षण (Reinforcement Learning) के दौरान पुनरावृत्ति मॉडल संपीड़न (iterative model compression) करती है, जिससे पोस्ट-ट्रेनिंग प्रूनिंग या छोटे डेंस मॉडल चुनने की तुलना में बेहतर प्रदर्शन-मेमोरी ट्रेड-ऑफ और 27% तक अधिक डिकोड थ्रूपुट प्राप्त होता है।

Luca Benfenati, Ali Azimi, Matteo Risso, Fabio Carapellese, Daniele Jahier Pagliari, Alessio Burrello2026-06-01
💻 computer science

Surface Constraint Policy for Learning Surface-Constrained and Dynamically Feasible Robot Skills

यह शोध पत्र एक सरफेस कंस्ट्रेंट पॉलिसी (SCP) प्रस्तावित करता है जो मुक्त-रूप सतह ज्यामिति को एनकोड करने के लिए एक द्वि-आयामी भारित गॉसियन कर्नेल को डिफ्यूजन-आधारित मॉडल और डायनेमिक मूवमेंट प्रिमिटिव्स के साथ एकीकृत करता है ताकि ऐसे रोबोटिक क्रियाएं उत्पन्न की जा सकें जो जटिल हेरफेर कार्यों के दौरान विश्वसनीय सतह संरेखण और गतिशील व्यवहार्यता सुनिश्चित करती हैं।

Shuai Ke, Jiexin Zhang, Huan Zhao, Zhiao Wei, Yikun Guo, Jie Pan, Han Ding2026-06-01
💻 computer science

LiftNav: Path Planning via Semantic Lifting in TSDF-Guided Gaussian Splatting

LiftNav एक हाइब्रिड नेविगेशन फ्रेमवर्क है जो अज्ञात इनडोर वातावरणों में सुरक्षित, ऑब्जेक्ट-अवेयर पाथ प्लानिंग को सक्षम करने के लिए TSDF-गाइडेड गॉसियन स्प्लेटिंग को रियल-टाइम सिमेंटिक लिफ्टिंग और B-स्प्लाइन ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ एकीकृत करता है, जो रेडिएंस फील्ड बेसलाइन्स की तुलना में 100% व्यवहार्यता दर और छोटे प्रक्षेप पथ (ट्रैजेक्टरीज) के साथ बेहतर प्रदर्शन करता है।

Hannah Schieber, Dominik Frischmann, Victor Schaack, Angela P. Schoellig, Daniel Roth2026-06-01
💻 computer science

Actuator-Aware Inverse Kinematics with Joint-Limit Admissibility for Torque-Controlled Redundant Robots

यह शोध पत्र टॉर्क-नियंत्रित रेडंडेंट रोबोट्स के लिए एक एक्चुएटर-अवेयर इनवर्स किनेमैटिक्स विधि प्रस्तुत करता है जो जॉइंट सीमाओं और एक्चुएटर क्षमताओं का सम्मान करते हुए जॉइंट-वेलोसिटी कमांड उत्पन्न करने के लिए एक कॉनवेक्स क्वाड्रेटिक प्रोग्रामिंग समस्या को सूत्रबद्ध करता है, जिससे डाउनस्ट्रीम टॉर्क-लेवल कंट्रोलर को संशोधित किए बिना वास्तविक कार्य प्रदर्शन में सुधार होता है।

Mohammad Dastranj, Mahdi Hejrati, Jouni Mattila2026-06-01
⚡ electrical engineering

On-Device Robotic Planning: Eliminating Inference Redundancy for Efficient Decision-Making

यह शोध पत्र REIS प्रस्तुत करता है, जो एक मानव संज्ञान-प्रेरित ढांचा है जो प्रतिस्पर्धी कार्य प्रदर्शन बनाए रखते हुए विलंबता (latency) को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए टेम्पोरल रिडंडेंसी (temporal redundancy) का लाभ उठाकर ऑन-डिवाइस रोबोटिक प्लानिंग में इन्फरेंस रिडंडेंसी को समाप्त करता है।

Joonhee Lee, Hyunseung Shin, Hyunmi Kim, Pei Zhang, Jeonggil Ko2026-06-01
💻 computer science

Batched Differentiable Rigid Body Dynamics in PyTorch for GPU-Accelerated Robot Learning

यह शोध पत्र BARD को प्रस्तुत करता है, जो बैच किए गए डिफरेंशिएबल रिजिड-बॉडी डायनेमिक्स के लिए एक स्व-निहित, GPU-अनुकूलित PyTorch लाइब्रेरी है, जो संख्यात्मक सटीकता बनाए रखते हुए और प्रभावी ग्रेडिएंट-आधारित सिस्टम आइडेंटिफिकेशन को सक्षम करते हुए, थ्रूपुट और प्रशिक्षण गति में Pinocchio जैसे मौजूदा CPU-बाउंड समाधानों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yue Wang, Yanran Xu, Wenbo Wu, Chuanhang Qiu, Zhaoxing Li2026-06-01
💻 computer science

Phantom: Training Robots Without Robots Using Only Human Videos

यह शोध पत्र "Phantom" प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल फ्रेमवर्क है जो केवल मानव वीडियो प्रदर्शनों को हैंड पोज़ एस्टीमेशन और विजुअल डोमेन अलाइनमेंट के माध्यम से रोबोट-अनुकूल डेटा में परिवर्तित करके, सामान्य-उद्देश्य वाले मैनिपुलेशन रोबोटों के ज़ीरो-शॉट प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है, जिससे बिना किसी रोबोट डेटा या फाइन-ट्यूनिंग के विविध कार्यों पर उच्च सफलता दर प्राप्त होती है।

Marion Lepert, Jiaying Fang, Jeannette Bohg2026-05-29
💻 computer science

Follow Everything: A Leader-Following and Obstacle Avoidance Framework with Goal-Aware Adaptation

यह शोधपत्र एक एकीकृत ढांचे को प्रस्तुत करता है जो मनमाने लीडर रूपों को संभालने के लिए सेगमेंटेशन-आधारित डिटेक्शन का उपयोग करता है और एक लक्ष्य-जागरूक अनुकूलन तंत्र के साथ ग्राफ-आधारित योजना नियोजन करता है ताकि तब भी निरंतर ट्रैकिंग और बाधा निवारण सुनिश्चित किया जा सके जब लीडर अस्थायी रूप से रोबोट के दृश्य क्षेत्र से बाहर चला जाता है।

Qianyi Zhang, Shijian Ma, Boyi Liu, Jianhao Jiao, Dimitrios Kanoulas2026-05-29