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💻 computer science

PhyPush: One Push is All You Need for Sensorless Physical Property Estimation with Physics-Guided Transformers

PhyPush एक भौतिकी-निर्देशित (physics-guided) ट्रांसफार्मर फ्रेमवर्क है जो केवल एक एकल धक्के (push) और मानक गतिक डेटा (kinematic data) का उपयोग करके किसी वस्तु के द्रव्यमान और घर्षण गुणांक का सटीक अनुमान लगाता है, जिससे विशेष बल या स्पर्श संबंधी सेंसरों की आवश्यकता समाप्त हो जाती है और यह सिमुलेशन एवं वास्तविक दुनिया दोनों परिदृश्यों में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Koyo Fujii, Luis Figueredo, Praminda Caleb-Solly, Ivan Boschi, Edoardo Ida', Marco Carricato, Aly Magassouba2026-05-27
💻 computer science

Decoupled Delay Compensation: Enhancing Pre-trained MARL Policies via Learned Dynamics Filtering

यह शोध पत्र एक मॉड्यूलर, प्लग-इन स्टेट-एस्टिमेशन लेयर का प्रस्ताव करता है जो संचार विलंब (कम्युनिकेशन डिले) और पैकेट लॉस की भरपाई के लिए एक सीखे हुए गेटेड ट्रांजिशन मॉडल को रिकर्सिव कलमन फ़िल्टरिंग के साथ जोड़ता है, जिससे प्री-ट्रेन्ड मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग पॉलिसियों की वास्तविक दुनिया के एसिंक्रोनस वातावरण में मजबूती और प्रदर्शन में उल्लेखनीय वृद्धि होती है।

Maxim Mednikov, Oren Gal2026-05-27
💻 computer science

NightSight: Passive Computation for Navigation in Dark Using Events

यह शोध पत्र NightSight प्रस्तुत करता है, जो छोटे हवाई रोबोटों के लिए एक हल्का, वास्तविक समय का धारणा तंत्र (perception system) है, जो एक मोनोक्यूलर इवेंट कैमरा, एक कोडेड अपर्चर लेंस और एक इन्फ्रारेड डॉट प्रोजेक्टर को मिलाकर गहराई-निर्भर ब्लर सिग्नेचर उत्पन्न करके पूर्ण अंधकार में स्वायत्त नेविगेशन को सक्षम बनाता है, जिसे केवल सिंथेटिक डेटा पर प्रशिक्षित एक न्यूरल नेटवर्क जटिल वास्तविक दुनिया के दृश्यों में ज़ीरो-शॉट सामान्यीकरण (zero-shot generalization) के साथ सटीक सघन डेप्थ मैप्स में डिकोड करता है।

Deepak Singh, Brijan Vaghasiya, Shreyas Khobragade, Nitin Sanket2026-05-27
💻 computer science

RCSP: Risk-Sensitive Conjectural Scenario Planning for Safe Dynamic Robot Navigation

यह शोध पत्र रिस्क-सेंसिटिव कंजेक्चरल सिनेरियो प्लानिंग (RCSP) को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रेडिक्टिव प्लानिंग लेयर है जो संभावित अल्प-क्षित बाधा भविष्यों के विरुद्ध कैंडिडेट कमांड्स का मूल्यांकन करके गतिशील वातावरण में मोबाइल रोबोट की सुरक्षा को बढ़ाता है ताकि नियर-मिस कमिटमेंट्स को रोका जा सके, जो मौजूदा नेविगेशन स्टैक्स के पूरक के रूप में सिमुलेशन में बेहतर सुरक्षा और पथ गुणवत्ता प्रदर्शित करता है।

Zhengye Han, Quanyan Zhu2026-05-27
⚡ electrical engineering

Robust Koopman Control Barrier Filters for Safe Actor-Critic Reinforcement Learning

यह शोध पत्र Robust Koopman-CBF SAC प्रस्तुत करता है, जो एक सुरक्षित सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो एक डेटा-संचालित कोपमान प्रेडिक्टर (Koopman predictor) को सीखने के लिए, एक द्विघात प्रोग्राम (quadratic program) के माध्यम से टाइटन्ड कंट्रोल बैरियर फंक्शन बाधाओं का निर्माण और प्रवर्तन करने हेतु, बेंचमार्क में शून्य बाधा उल्लंघन प्राप्त करते हुए कार्य प्रदर्शन और सुरक्षा के बीच संतुलन बनाता है।

Dhruv S. Kushwaha, Zoleikha A. Biron2026-05-27
⚡ electrical engineering

Provably Safe Motion Planning Under Unknown Disturbances

यह शोधपत्र अज्ञात विक्षोभ वितरणों (disturbance distributions) वाले रोबोटिक सिस्टम के लिए एक प्रमाणित सुरक्षित, संभाव्यतात्मक रूप से पूर्ण सैंपलिंग-आधारित मोशन प्लानिंग एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो कम से कम रूढ़िवादिता (conservatism) के साथ अव्यवस्थित वातावरण में कुशल सुरक्षित प्रक्षेप पथ (trajectories) उत्पन्न करने के लिए डेटा-संचालित वॉसरस्टीन अस्पष्टता ट्यूबों (Wasserstein ambiguity tubes) और एक बैंडिट-आधारित वैधता परीक्षक का उपयोग करता है।

Ibon Gracia, Qi Heng Ho, Luca Laurenti, Morteza Lahijanian2026-05-27
⚡ electrical engineering

Breaking the Epistemic Trap: Active Perception Under Compound Uncertainty

यह शोध पत्र "एपिस्टेमिक ट्रैप" (ज्ञानमीमांसीय जाल) को संबोधित करता है, जो सुरक्षा-महत्वपूर्ण सुदृढीकरण शिक्षण (सेफ्टी-क्रिटिकल रिइन्फोर्समेंट लर्निंग) में एक सहक्रियात्मक विफलता मोड है जहाँ एजेंट अवस्थाओं का अनुमान लगाने और गतिकी सीखने को एक साथ नहीं कर पाते हैं, और इसके लिए एक अनुकूलन योग्य सुरक्षा संरचना प्रस्तावित करता है जो एक नए कपलिंग मीट्रिक, सक्रिय सूचना-खोजने वाली नीतियों और शासन-अनुकूलित बाधाओं के माध्यम से सुरक्षा को एक सूचना समस्या के रूप में पुनर्गठित करती है।

Chayan Banerjee, Ethan Goan2026-05-27
💻 computer science

Enabling Extensible Embodied Capabilities with Tools

यह शोध पत्र एम्बोडीड टूल प्रोटोकॉल (ETP) और एक संगत टूल बेस प्रस्तावित करता है ताकि विषम एम्बोडीड क्षमताओं को स्वतंत्र रूप से अनुकूलित उपकरणों में अलग किया जा सके, और एम्बोडीडटूलबेंच (EmbodiedToolBench) के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि जबकि यह बाह्यीकरण धारणा और संज्ञान प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, यह निष्पादन और टूल इनवोकेशन प्रबंधन में चुनौतियों का सामना करता है।

Xueyang Zhou, Zijia Wang, Qianjiang Li, Yibo Hu, Guiyao Tie, Li Wan, Yidan Liu, Pan Zhou, Lichao Sun, Yongchao Chen2026-05-27
💻 computer science

On the Generalization Capabilities, Design Choices and Limitations of Keypoint Imitation Learning

यह शोध पत्र 2000 से अधिक वास्तविक-दुनिया के रोलआउट्स का उपयोग करके कीपॉइंट इमिटेशन लर्निंग (KIL) की सामान्यीकरण क्षमताओं, डिज़ाइन विकल्पों और सीमाओं का मूल्यांकन करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि हालांकि KIL RGB बेसलाइनों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है और S2-डिफ्यूजन के प्रदर्शन के बराबर है, फिर भी यह अंतर्निहित विजुअल फाउंडेशन मॉडल्स की सीमाओं से बाधित रहता है।

Thomas Lips, Marco Moletta, Michael C. Welle, Danica Kragic, Francis wyffels2026-05-27
💻 computer science

SteelDS: A High-Resolution Video Dataset of E40 Steel Scrap for Object Detection and Instance Segmentation

SteelDS डेटासेट एक कन्वेयर बेल्ट पर E40-ग्रेड के स्टील और कॉपर स्क्रैप का एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन, एनोटेटेड वीडियो संग्रह पेश करता है, जिसे औद्योगिक छंटाई अनुप्रयोगों में स्वचालित ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और इंस्टेंस सेगमेंटेशन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को बेंचमार्क करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Melanie Neubauer, Christian Rauch, Gerald Koinig, Alexia Tischberger-Aldrian, Roland Pomberger, Elmar Rueckert2026-05-27