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🤖 machine learning

Posterior-driven Heuristic Support Adaptation in a Probabilistic Treatment of Real2Sim2Real for Vision-Driven Deformable Linear Object Manipulation

यह शोध पत्र रियल2सिम2रियल (Real2Sim2Real) परिदृश्यों में विरूपण योग्य रैखिक वस्तुओं (deformable linear objects) के हेरफेर के लिए पैरामीटर पहचान और सुदृढ़ नीति शिक्षण में सुधार करने हेतु, लाइकलीहुड-फ्री इन्फरेंस (likelihood-free inference) में निश्चित सैंपलिंग सपोर्ट की सीमाओं को दूर करने के लिए एक पोस्टीरियर-ड्रिवन ह्यूरिस्टिक सपोर्ट अडैप्टेशन विधि (EDGE, MODE और CENTRE रणनीतियों का उपयोग करते हुए) प्रस्तावित करता है।

Georgios Kamaras, Craig Innes, Subramanian Ramamoorthy2026-09-10
🤖 AI

Toward Learning POMDPs Beyond Full-Rank Actions and State Observability

यह शोध पत्र आंशिक रूप से दृश्यमान मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं (POMDPs) के स्पष्ट संक्रमण (transition) और अवलोकन (observation) मैट्रिसेस को अनुक्रमिक डेटा से सीखने के लिए एक विधि प्रस्तुत करता है, जो हल्के रैंकनेस अनुमानों के तहत स्पेक्ट्रल दृष्टिकोणों और टेंसर अपघटन का लाभ उठाता है, जिससे एजेंट को विविध रिवॉर्ड फंक्शनों के लिए योजना बनाने में सक्षम बनाया जा सके और स्टेट आइडेंटिफिएबिलिटी (state identifiability) पर सैद्धांतिक सीमाएं स्थापित की जा सकें।

Seiji Shaw, Travis Manderson, Chad Kessens, Nicholas Roy2026-09-10
💻 computer science

Advancing Accessible Underwater Robotics: The Mini-Girona I-AUV at RAMI 2025

यह शोध पत्र किफायती मिनी-गिरोना I-AUV के डिजाइन, विकास और प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन को प्रस्तुत करता है, जिसने थर्मल और एक्सेस चुनौतियों का सामना करने के बावजूद, अंडरवॉटर रोबोटिक्स अनुसंधान और शिक्षा के लिए एक सुलभ प्लेटफॉर्म के रूप में अपनी क्षमता प्रदर्शित करते हुए RAMI 2025 छात्र प्रतियोगिता में दूसरा स्थान प्राप्त किया।

Taqi Hamoda, Bilal Ahmed, Deborah Ele-Ojo, Thi Tran Ha Bao, Adel Saidani, Mazen Elgabalawy, Alaaeddine Chaarani, Sebasti (…)2026-09-10
💻 computer science

Geometry Conditioning in an Embodied SLM: Training Controls and Robustness Diagnostics in a 0.8B Hybrid Model

यह शोध पत्र एक 0.8B हाइब्रिड एम्बॉडीड लैंग्वेज मॉडल पर ज्यामितीय कंडीशनिंग (geometric conditioning) के प्रभाव की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि भौतिक-अवस्था इनपुट का प्रशिक्षण-समय संरेखण (training-time alignment), शफ़ल या अनुपस्थित ज्यामिति की तुलना में कोई विश्वसनीय लाभ प्रदान नहीं करता है और विजुअल पॉलिसियों में समन्वय अपरिवर्तनीयता (coordinate invariance) और भौतिक-लेआउट सामान्यीकरण (physical-layout generalization) के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर को रेखांकित करता है।

Hao Li, Haofei Sun, Lin He2026-09-10
⚡ electrical engineering

No Free Checker: A Survey of Verifiers for Robot Policies

यह शोध पत्र लगभग 150 रोबोट नीति सत्यापनकर्ताओं (robot policy verifiers) का सर्वेक्षण करता है, उन्हें उनके स्रोत के आधार पर वर्गीकृत करता है और उस मौलिक व्यापार-संतुलन (trade-off) का विश्लेषण करता है जहाँ बढ़ी हुई उपलब्धता (कम लागत, शीघ्र और सघन फीडबैक) अनिवार्य रूप से घटती विश्वसनीयता (गेमिंग के प्रति संवेदनशीलता) की ओर ले जाती है, जिससे यह स्थापित होता है कि "कोई मुफ्त चेकर नहीं है" और भविष्य के सत्यापनकर्ता दावों को मान्य करने के लिए नौ मेट्रिक्स प्रस्तावित करता है।

Yang Wan, Xihang Yue, Zhirui Liu, Ziyuan Chu, Shuxun Wang, Yuhan Chen, Xiaonan Jiang, Xukun Zhu, Yubo Dong, Linchao Zhu2026-09-10
🤖 AI

Compact Visuotactile World Models for Lifting: Prediction, Reward Alignment, and Force Constraints

यह शोध पत्र जांच करता है कि कैसे एक कॉम्पैक्ट वर्ल्ड मॉडल में विज़ुओटैक्टाइल सेंसिंग (visuotactile sensing) को एकीकृत करना रोबोटिक लिफ्टिंग कार्यों के लिए कॉन्टैक्ट प्रेडिक्शन और रिवॉर्ड अलाइनमेंट में महत्वपूर्ण सुधार करता है, हालांकि यह सिम-टू-रियल ट्रांसफर के प्रदर्शन के बिना, उच्च कार्य सफलता दर प्राप्त करने और बल संबंधी बाधाओं का सख्ती से पालन करने के बीच एक निरंतर ट्रेड-ऑफ को प्रकट करता है।

Qinzhen Ma (Rice University), Sida Peng (Zhejiang University)2026-09-10✓ Author reviewed ⓘ
📊 statistics

Why Learning Rediscovers the Closed-Form Diagonal Regularizer

यह शोध पत्र मोडल व्युत्क्रम समस्याओं (modal inverse problems) में एक विकर्ण संतृप्ति सिद्धांत (diagonal saturation principle) की पहचान करता है जहाँ बेयज़-इष्टतम टिखोनोव रेगुलराइज़र (Bayes-optimal Tikhonov regularizer) केवल प्रायर (prior) द्वारा निर्धारित एक क्लोज्ड-फॉर्म पावर लॉ का अनुसरण करता है, जो अधिकांश सीखे गए विकर्ण आर्किटेक्चर को अनावश्यक बनाता है और इस बात पर प्रकाश डालता है कि सीखना केवल क्रॉस-मोड कपलिंग (cross-mode coupling) के माध्यम से ही महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है।

Jeahn Han, Pyojin Kim2026-09-10
💻 computer science

PccDiffuser: Multi-solution Motion Planning for Continuum Robots

यह शोधपत्र PccDiffuser को प्रस्तुत करता है, जो एक कंडीशनल डिफ्यूजन फ्रेमवर्क है जो जटिल, बाधाओं से भरे वातावरण में निरंतर रोबोटों (continuum robots) के लिए उच्च सफलता दर के साथ कई व्यवहार्य मोशन प्लानिंग समाधानों को कुशलतापूर्वक उत्पन्न करने के लिए एक्सपोनेंशियल कोऑर्डिनेट्स, ग्राफ न्यूरल नेटवर्क और एनालिटिकल डिफरेंशियल किनेमैटिक्स का लाभ उठाता है।

Ke Qiu, Sifan Chen, Si Wang, Rong Xiong, Yue Wang, Haojian Lu2026-09-10
🤖 AI

HiRAD: A Flexible Large-Scale AGV Routing System

यह शोध पत्र HiRAD को प्रस्तुत करता है, जो एक पदानुक्रमित सुदृढीकरण शिक्षण (hierarchical reinforcement learning) ढांचा है जो निरंतर-स्थान निरूपण (continuous-space representations), एक विच्छेदित नियंत्रण रणनीति (decoupled control strategy), और एक अतुल्यकालिक घटना-संचालित पाइपलाइन (asynchronous event-driven pipeline) का उपयोग करके शास्त्रीय और मौजूदा RL-आधारित AGV रूटिंग प्रणालियों की स्केलेबिलिटी और रियल-टाइम सीमाओं को दूर करता है ताकि मेक्सपैन (makespan) और अनुमान विलंबता (inference latency) को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सके।

Yunjie Huang, Ruizhong Wu, Mengxuan Zhang, Frodo Kin Sun Chan, Yan Nei Law, Lei Li2026-09-10
💻 computer science

RealSimLoop: Online Real-to-Sim Adaptation via Differentiable Reduced-Order Simulation with Vision Feedback

RealSimLoop एक डिफरेंशिएबल (differentiable), रिड्यूस्ड-ऑर्डर सिमुलेशन फ्रेमवर्क है जो विजन फीडबैक और एक स्लाइडिंग-विंडो ऑब्जेक्टिव का लाभ उठाकर लगभग वास्तविक समय में ऑनलाइन रियल-टू-सिम अनुकूलन प्राप्त करता है, जिससे विरल अवलोकनों (sparse observations) से स्ट्रेस फील्ड और समय के साथ बदलने वाले भौतिक गुणों जैसे छिपे हुए भौतिक मात्राओं की सटीक रिकवरी संभव होती है।

Zhihao Cen, Chuhua Xian, Hailin Sun, Yuliang Liufu, Zhen Zhang, Xiangyu Chu, Hongmin Cai, Yunbo Zhang, Guoxin Fang2026-09-10