💻 computer science

STR Robot: Design of an Autonomous Mobile Robot from Simulation to Reality

यह शोध पत्र एक स्वायत्त मोबाइल रोबोट के सिम्युलेशन-टू-रियल कार्यान्वयन को प्रस्तुत करता है जो ऑनबोर्ड नियंत्रण, स्व-स्थानीयकरण और नेविगेशन प्रणालियों को विकसित करने पर केंद्रित है, जो विश्वसनीय वास्तविक दुनिया की तैनाती के लिए एक आधार के रूप में सिम्युलेशन की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Vinh Nguyen, Gia-Uy Le, Tien-Dat Nguyen, Tri-Tin Nguyen, Vinh-Hao Nguyen2026-05-28
💻 computer science

Robo-Blocks: Generative Scaffolding in End-User Design and Programming of Social Robots

यह शोध पत्र रोबो-ब्लॉक्स (Robo-Blocks) को प्रस्तुत करता है, जो एक ब्लॉक-आधारित प्रोग्रामिंग वातावरण है जो संरचित आख्यानों (structured narratives) के माध्यम से जनरेटिव स्कैफोल्डिंग प्रदान करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे इस प्रकार मदद मिलती है कि नौसिखिया सोशल रोबोट प्रोग्रामर उच्च-स्तरीय विचारों और निष्पादन योग्य व्यवहारों के बीच के अंतर को पाट सकें और अत्यधिक निर्भरता के बजाय कौशल विकास को बढ़ावा दे सकें।

Arissa J. Sato, Callie Y. Kim, Nathan Thomas White, Abhinav Maneesh, Yuqing Wang, Hui-Ru Ho, Bilge Mutlu2026-05-28
🤖 AI

Identifying Explicit Parsimonious Piece-wise Polynomial Relationships in Industrial time-series: Application to manipulator robots

यह शोध पत्र औद्योगिक समय-श्रृंखला डेटा से स्पष्ट, संक्षिप्त खंडवार बहुपद (piece-wise polynomial) संबंधों की पहचान करने के लिए एक एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है, जो निहित निरूपणों (implicit representations) का लाभ उठाकर मैनिपुलेटर रोबोटों के लिए व्युत्क्रम गति विज्ञान (inverse kinematics) को मॉडल करने में इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है और अनदेखे संदर्भों में डीप न्यूरल नेटवर्क की तुलना में बेहतर सामान्यीकरण दिखाता है।

Mazen Alamir, Sacha Clavel2026-05-28
🤖 machine learning

Teacher-Student Representational Alignment for Reinforcement Learning-Driven Imitation Learning

यह शोध पत्र एक नवीन एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो स्व-पर्यवेक्षित कंट्रास्टिव लर्निंग (self-supervised contrastive learning) के माध्यम से एक साझा एम्बेडिंग स्पेस को प्रशिक्षित करके स्टेट-आधारित सुदृढीकरण अधिगम-संचालित अनुकरण अधिगम (state-based reinforcement learning-driven imitation learning) में इमिटेशन गैप को कम करता है, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि शिक्षक नीतियां केवल अवलोकन योग्य जानकारी पर निर्भर करती हैं, जिससे बिना किसी पोस्ट-ट्रेनिंग आरएल फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता के उच्च-प्रदर्शन वाली छात्र नीतियों को सक्षम बनाया जा सके।

Meraj Mammadov, Pedro Zuidberg Dos Martires, Johannes Andreas Stork2026-05-28
🤖 machine learning

How VLAs Fail Differently: Black-Box Action Monitoring Reveals Architecture-Specific Failure Signatures

यह शोधपत्र SafeContract को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त टूलकिट है जो यह प्रकट करता है कि VLA आर्किटेक्चर (VQ-BeT, Diffusion Policy, और ACT) मोटर-कमांड स्तर पर विशिष्ट, आर्किटेक्चर-आधारित विफलता संकेत प्रदर्शित करते हैं, जिससे यह सिद्ध होता है कि सार्वभौमिक सुरक्षा मॉनिटर अप्रभावी हैं और निगरानी रणनीतियों को अंतर्निहित VLA आर्किटेक्चर के साथ विशेष रूप से मेल खाना चाहिए।

Krishnam Gupta2026-05-28
🤖 machine learning

Beyond Binary: Sim-to-Real Dexterous Manipulation with Physics-Grounded Contact Representation

यह शोध पत्र सेंटर-ऑफ-प्रेशर (CoP) को प्रस्तुत करता है, जो एक भौतिकी-आधारित स्पर्श प्रतिनिधित्व (tactile representation) है जो सघन संपर्क सूचना (dense contact information) को सुरक्षित रखते हुए जटिल, संपर्क-समृद्ध हेरफेर कार्यों के लिए ज़ीरो-शॉट सिम-टू-रियल ट्रांसफर को सक्षम बनाता है, और बिना किसी ग्राउंड-ट्रुथ बल माप की आवश्यकता के सिमुलेशन-रियलिटी अंतराल को दूर करता है।

Jiahe Pan, Stelian Coros, Jitendra Malik, Toru Lin2026-05-28
💻 computer science

Enhancing Physical Human-Robot Interaction: Recognizing Digits via Intrinsic Robot Tactile Sensing

यह शोध पत्र एक सहयोगी रोबोट (कोलेबोरेटिव रोबोट) पर लगे टचपैड पर लिखे गए हस्तलिखित अंकों को पहचानने की एक विधि प्रस्तुत करता है, जो अंतर्निहित जॉइंट टॉर्क सेंसिंग और एक Bi-LSTM नेटवर्क का लाभ उठाकर 94% सटीकता प्राप्त करता है और फल वितरण कार्य में इसके व्यावहारिक अनुप्रयोग को प्रदर्शित करता है।

Teresa Sinico, Giovanni Boschetti, Pedro Neto2026-05-27
💻 computer science

LAD-VF: LLM-Automatic Differentiation Enables Fine-Tuning-Free Robot Planning from Formal Methods Feedback

LAD-VF एक फाइन-ट्यूनिंग-मुक्त ढांचा है जो औपचारिक सत्यापन फीडबैक और LLM-AutoDiff का लाभ उठाकर प्रॉम्प्ट्स को पुनरावृत्ति से परिष्कृत करता है, जिससे स्केलेबल और व्याख्या योग्य रोबोट प्लानिंग सक्षम होती है जो मॉडल मापदंडों को संशोधित किए बिना सुरक्षा अनुपालन में महत्वपूर्ण सुधार करती है।

Yunhao Yang, Junyuan Hong, Gabriel Jacob Perin, Zhiwen Fan, Li Yin, Zhangyang Wang, Ufuk Topcu2026-05-27
💻 computer science

Evolution of Safety Requirements in Industrial Robotics: Comparative Analysis of ISO 10218-1/2 (2011 vs. 2025) and Integration of ISO/TS 15066

यह शोध पत्र ISO 10218:2011 और 2025 मानकों का एक तुलनात्मक विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो आधुनिक रोबोटिक प्रणालियों के लिए एक व्यापक ढांचा स्थापित करने हेतु साइबर सुरक्षा उपायों के एकीकरण, विस्तारित कार्यात्मक सुरक्षा वर्गीकरणों और ISO/TS 15066 के मानकीय समावेश के माध्यम से औद्योगिक रोबोटिक्स सुरक्षा आवश्यकताओं के विकास को रेखांकित करता है।

Daniel Hartmann, Kristýna Hamříková, Aleš Vysocký, Vendula Laciok, Aleš Bernatík2026-05-27
💻 computer science

Vector Fields for Path Following on Lie Groups with Application in Robot Control

यह शोधपत्र कनेक्टेड मैट्रिक्स ली ग्रुप्स (connected matrix Lie groups) पर पाथ फॉलोइंग के लिए एक सामान्य वेक्टर-फील्ड फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो विशेष रूप से SE(3) के लिए तैयार किया गया है ताकि न्यूनतम इनपुट रिप्रजेंटेशन के साथ रिजिड-बॉडी रोबोट्स के कुशल, रियल-टाइम कंट्रोल को सक्षम बनाया जा सके, जबकि लगभग सभी प्रारंभिक स्थितियों से वांछित पोज़ पाथ्स (pose paths) की ओर अभिसरण (convergence) की गारंटी दी जा सके।

Felipe Bartelt, Luciano C. A. Pimenta, Weijia Yao, Vinicius M. Gonçalves2026-05-27