cs.RO पेपर | Gist.Science

Quality-guided UAV Surface Exploration for 3D Reconstruction

यह शोध पत्र यूएवी (UAV) के लिए एक नवीन मॉड्यूलर नेक्स्ट-बेस्ट-व्यू (Next-Best-View) प्लानिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित पुनर्निर्माण गुणवत्ता उद्देश्यों के आधार पर व्यूपॉइंट्स को अनुकूल रूप से उत्पन्न करने और चुनने के लिए ट्रंकेटेड साइन्ड डिस्टेंस फील्ड (Truncated Signed Distance Field) अनिश्चितता का लाभ उठाता है, जिससे यह कवरेज, मानचित्र गुणवत्ता और पथ दक्षता में पारंपरिक रणनीतियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Benjamin Sportich, Kenza Boubakri, Olivier Simonin, Alessandro Renzaglia2026-05-19

💻 computer science

State-Conditional Adversarial Learning: An Off-Policy Visual Domain Transfer Method for End-to-End Imitation Learning

यह शोध पत्र स्टेट-कंडीशनल एडवर्सरियल लर्निंग (SCAL) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ऑफ-पॉलिसी फ्रेमवर्क है जो स्टेट-कंडीशनल लेटेंट KL डाइवर्जेंस को न्यूनतम करके एंड-टू-एंड इमिटेशन लर्निंग के लिए सुदृढ़ विजुअल डोमेन ट्रांसफर प्राप्त करता है, और स्वायत्त ड्राइविंग सिमुलेशन के भीतर दुर्लभ, एक्सपर्ट-मुक्त टार्गेट डोमेन में मजबूत प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Yuxiang Liu, Shengfan Cao2026-05-19

🤖 machine learning

Constrained Policy Optimization via Sampling-Based Weight-Space Projection

यह शोधपत्र SCPO को प्रस्तुत करता है, जो एक सैंपलिंग-आधारित वेट-स्पेस प्रोजेक्शन विधि है जो विश्लेणात्मक ग्रेडिएंट्स की आवश्यकता के बिना पैरामीटर स्पेस में सुरक्षा बाधाओं को लागू करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि सभी मध्यवर्ती नीतियां सुरक्षित रहें और साथ ही सुरक्षा-महत्वपूर्ण शिक्षण परिदृश्यों में सार्थक प्रदर्शन सुधार सक्षम हो सकें।

Shengfan Cao, Francesco Borrelli, Eunhyek Joa2026-05-19

💻 computer science

EvoQRE: Modeling Bounded Rationality in Safety-Critical Traffic Simulation via Evolutionary Quantal Response Equilibrium

यह शोध पत्र EvoQRE प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो विकासवादी गेम डायनेमिक्स को क्वांटल रिस्पॉन्स इक्विलिब्रियम के साथ एकीकृत करके सुरक्षा-महत्वपूर्ण यातायात सिमुलेशन में सीमित तर्कसंगतता को मॉडल करता है, जिससे वास्तविक दुनिया के बेंचमार्क पर अत्याधुनिक यथार्थवाद और सुरक्षा मेट्रिक्स प्राप्त होते हैं और साथ ही कठोर सैद्धांतिक अभिसरण गारंटी भी प्रदान की जाती है।

Phu-Hoa Pham, Chi-Nguyen Tran, Duy-Minh Dao-Sy, Phu-Quy Nguyen-Lam, Trung-Kiet Huynh2026-05-19

⚡ electrical engineering

Adaptive Control in Autonomous Driving via Real-Time Recurrent RL

यह शोध पत्र स्वायत्त ड्राइविंग के लिए एक अनुकूली नियंत्रण ढांचे (adaptive control framework) को प्रस्तुत करता है जो ऑफलाइन बिहेवियरल क्लोनिंग को LrcSSM का उपयोग करके ऑनलाइन रियल-टाइम रिकरेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RTRRL) फाइन-ट्यूनिंग के साथ जोड़ता है, जो कार रेसिंग सिमुलेशन और इवेंट कैमरा से लैस 1:10-स्केल रोबोरेसर प्लेटफॉर्म पर वास्तविक दुनिया के प्रयोगों, दोनों में वितरण बदलावों (distribution shifts) के प्रति बेहतर नीति अनुकूलन को सफलतापूर्वक प्रदर्शित करता है।

Julian Lemmel, Felix Resch, Mónika Farsang, Ramin Hasani, Daniela Rus, Radu Grosu2026-05-19

💻 computer science

TACO: Temporal Consensus Optimization for Continual Neural Mapping

TACO एक रिप्ले-मुक्त निरंतर न्यूरल मैपिंग फ्रेमवर्क पेश करता है जो इस कार्य को एक टेम्पोरल कंसेंसस ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या के रूप में पुनर्गठित करता है, जिससे रोबोटों को ऐतिहासिक मॉडल स्नैपशॉट्स के साथ भारित सर्वसम्मति (weighted consensus) का लाभ उठाकर गतिशील वातावरण के अनुकूल होने और अपने मानचित्रों को अपडेट करने में सक्षम बनाया जा सके, जबकि सख्त मेमोरी और कंप्यूटेशन दक्षता बनाए रखी जा सके।

Xunlan Zhou, Hongrui Zhao, Negar Mehr2026-05-19

⚡ electrical engineering

PLATO Hand: Shaping Contact Behavior with Fingernails for Precise Manipulation

यह शोध पत्र PLATO हैंड का परिचय देता है, जो एक कुशल रोबोटिक हाथ है जिसमें एक हाइब्रिड फिंगरटिप है जिसमें एक कठोर नाखून और लचीला पल्प (pulp) है जो पिंच स्थिरता, बल संचरण और प्रोप्रियोसेप्टिव अवलोकनीयता को बढ़ाता है ताकि नाजुक और किनारे के प्रति संवेदनशील वस्तुओं के सटीक हेरफेर को सक्षम किया जा सके।

Dong Ho Kang, Aaron Kim, Mingyo Seo, Kazuto Yokoyama, Tetsuya Narita, Luis Sentis2026-05-19

🤖 machine learning

SuReNav: Superpixel Graph-based Constraint Relaxation for Navigation in Over-constrained Environments

SuReNav एक सुपरपिक्सेल ग्राफ-आधारित फ्रेमवर्क है जो अर्ध-स्थिर (semi-static) वातावरणों में मानव प्रदर्शनों पर प्रशिक्षित ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके क्षेत्रीय बाधाओं को शिथिल करता है, जिससे सिमुलेटेड और वास्तविक दुनिया के शहरी परिवेशों में सुरक्षित, कुशल और मानव-समान पथ नियोजन सक्षम होता है, और यह अर्ध-प्रतिबंधित नेविगेशन की समस्या का समाधान करता है।

Keonyoung Koh, Moonkyeong Jung, Samuel Seungsup Lee, Daehyung Park2026-05-19

🤖 AI

Self-Supervised Bootstrapping of Action-Predictive Embodied Reasoning

यह शोध पत्र R&B-EnCoRe प्रस्तुत करता है, जो एक स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) ढांचा है जो एम्बोडीड रीजनिंग (embodied reasoning) को एक लेटेंट वेरिएबल के रूप में मानकर उसे बूटस्ट्रैप करता है ताकि इंटरनेट-स्केल ज्ञान से एक्शन-प्रेडिक्टिव रणनीतियों को आसवन (distill) किया जा सके, जिससे बिना किसी कठोर टेम्पलेट या बाहरी पुरस्कारों पर निर्भर रहे विभिन्न VLA मॉडलों में हेरफेर (manipulation), नेविगेशन और ड्राइविंग प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Milan Ganai, Katie Luo, Jonas Frey, Clark Barrett, Marco Pavone2026-05-19

🤖 AI

Learning Native Continuation for Action Chunking Flow Policies

यह शोध पत्र लेगैटो (Legato) को पेश करता है, जो एक्शन-चंक्ड विजन लैंग्वेज एक्शन मॉडल्स के लिए एक ट्रेनिंग-टाइम निरंतरता विधि (continuation method) है, जो फ्लो डायनेमिक्स को नया रूप देती है और स्मूथ एवं अधिक सुसंगत प्रक्षेपवक्र (trajectories) उत्पन्न करने के लिए रैंडमाइज्ड शेड्यूल कंडीशनिंग का उपयोग करती है, जिससे यह वास्तविक दुनिया के मैनिपुलेशन कार्यों में मौजूदा रियल-टाइम चंकिंग दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Yufeng Liu, Hang Yu, Juntu Zhao, Bocheng Li, Di Zhang, Mingzhu Li, Wenxuan Wu, Yingdong Hu, Junyuan Xie, Junliang Guo, D (…)2026-05-19

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