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💻 computer science

SlicerRoboTMS: An Open-Source 3D Slicer Extension for Robot-Assisted Transcranial Magnetic Stimulation

यह शोध पत्र SlicerRoboTMS को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स 3D Slicer एक्सटेंशन है जिसे एक एकीकृत, मॉड्यूलर इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करके रोबोट-असिस्टेड ट्रांसक्रानियल मैग्नेटिक स्टिमुलेशन (Robo-TMS) के लिए प्रवेश की बाधाओं को कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो पुनरुत्पादनीय और विस्तार योग्य अनुसंधान को सुगम बनाने के लिए MRI-आधारित न्यूरोनाविगेशन को मानकीकृत रोबोटिक नियंत्रण के साथ एकीकृत करता है।

Wenzhi Bai, Yituo Guo, Bhaskar Basu, Andrew Weightman, Zhenhong Li2026-04-29
💻 computer science

GEGLU-Transformer for IMU-to-EMG Estimation with Few-Shot Adaptation

यह शोध पत्र एक GEGLU-Transformer फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो तीव्र फ्यू-शॉट अनुकूलन (few-shot adaptation) के साथ इनर्शियल मेजरमेंट यूनिट (IMU) डेटा से निरंतर मांसपेशी सक्रियता लिफाफों (muscle activation envelopes) को पुनर्गठित करता है, जो पहनने योग्य रोबोटिक नियंत्रण के लिए प्रत्यक्ष सतह इलेक्ट्रोमायोग्राफी (EMG) सेंसिंग का एक सुदृढ़ और स्केलेबल विकल्प प्रदान करता है।

Miroljub Mihailovic, Luca Tonin, Stefano Tortora, Emanuele Menegatti2026-04-29
💻 computer science

EOS-Bench: A Comprehensive Benchmark for Earth Observation Satellite Scheduling

यह शोध पत्र EOS-Bench को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जो विविध बेंचमार्क इंस्टेंस और एक बहुआयामी मूल्यांकन प्रोटोकॉल उत्पन्न करता है ताकि विभिन्न पैमानों और जटिलताओं में पृथ्वी अवलोकन उपग्रह शेड्यूलिंग एल्गोरिदम का व्यवस्थित रूप से आकलन और तुलना की जा सके।

Qian Yin, Jiaxing Li, Jiaqi Cheng, Qizhang Luo, Annalisa Riccardi, Abhijit Chatterjee, Rafael Vazquez, Carlo Novara, Mic (…)2026-04-29
💻 computer science

Privileged Foresight Distillation: Zero-Cost Future Correction for World Action Models

यह शोध पत्र प्रिविलेज्ड फोरसाइट डिस्टिलेशन (PFD) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसी विधि है जो प्रशिक्षण के दौरान भविष्य के अवलोकनों से प्राप्त एक्शन-कंडीशन्ड करेक्शन को वर्तमान-मात्र मॉडलों के लिए एक लाइटवेट एडैप्टर में निकालती और स्थानांतरित करती है, जिससे इन्फरेंस के समय भविष्य के पूर्वानुमान की लागत उठाए बिना मैनिपुलेशन बेंचमार्क पर निरंतर प्रदर्शन सुधार प्राप्त होता है।

Pengcheng Fang, Hongli Chen, Xiaohao Cai2026-04-29
⚡ electrical engineering

Variational Neural Belief Parameterizations for Robust Dexterous Grasping under Multimodal Uncertainty

यह शोध पत्र मल्टीमॉडल अनिश्चितता के तहत जोखिम-संवेदनशील, सुदृढ़ डेक्सट्रस ग्रैस्पिंग को अनुकूलित करने के लिए डिफरेंशिएबल गॉसियन मिश्रणों और पाथवाइज ग्रेडिएंट्स का उपयोग करते हुए एक वेरिएशनल न्यूरल बिलीफ पैरामीट्राइजेशन प्रस्तावित करता है, जो पारंपरिक पार्टिकल-फ़िल्टर और क्रॉस-एन्ट्रॉपी विधियों की तुलना में बेहतर टेल-रिस्क हैंडलिंग, तेज़ प्लानिंग और बेहतर कैलिब्रेशन प्राप्त करता है।

Clinton Enwerem, Shreya Kalyanaraman, John S. Baras, Calin Belta2026-04-29
💻 computer science

Learning Scene-Level Signed Directional Distance Function with Ellipsoidal Priors and Neural Residuals

यह शोध पत्र एक नवीन साइन्ड डायरेक्शनल डिस्टेंस फंक्शन (SDDF) प्रतिनिधित्व प्रस्तावित करता है जो कुशल, सटीक और ज्यामितीय रूप से सुसंगत 3D पुनर्निर्माण और विभेदक रेंडरिंग प्राप्त करने के लिए स्पष्ट दीर्घवृत्तीय पूर्वग्रहों (ellipsoidal priors) को निहित तंत्रिका अवशेषों (implicit neural residuals) के साथ जोड़ता है, जो गति और ज्यामितीय निष्ठा दोनों में NeRF, SDF और Gaussian Splatting जैसी मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Zhirui Dai, Hojoon Shin, Yulun Tian, Ki Myung Brian Lee, Nikolay Atanasov2026-04-28
💻 computer science

SLAM&Render: A Benchmark for the Intersection Between Neural Rendering, Gaussian Splatting and SLAM

यह शोधपत्र SLAM&Render को प्रस्तुत करता है, जो एक रोबोट मैनिपुलेटर के साथ रिकॉर्ड किया गया एक नवीन बेंचमार्क डेटासेट है जो सिंक्रनाइज़्ड मल्टी-मोडल डेटा और ग्राउंड-ट्रुथ पोज़ प्रदान करता है ताकि सिमल्टेनियस लोकलाइजेशन एंड मैपिंग (SLAM) और न्यूरल रेंडरिंग के संगम पर विधियों का मूल्यांकन किया जा सके, जो क्रमिक संचालन, मल्टी-मोडैलिटी और सटीक मोशन रिप्रोडक्शन के संबंध में मौजूदा डेटासेट्स की कमियों को दूर करता है।

Samuel Cerezo, Gaetano Meli, Tomás Berriel Martins, Kirill Safronov, Javier Civera2026-04-28
💻 computer science

SARM: Stage-Aware Reward Modeling for Long Horizon Robot Manipulation

यह शोध पत्र SARM का प्रस्ताव करता है, जो एक स्टेज-अवेयर, वीडियो-आधारित रिवॉर्ड मॉडलिंग फ्रेमवर्क है जो टी-शर्ट फोल्डिंग जैसे लॉन्ग-होरिज़ॉन, कॉन्टैक्ट-रिच कार्यों के लिए सुसंगत सुपरविजन उत्पन्न करने हेतु प्राकृतिक भाषा एनोटेशन का लाभ उठाता है, जो एक नवीन रिवॉर्ड-अलाइन्ड बिहेवियर क्लोनिंग (RA-BC) पद्धति के माध्यम से डाउनस्ट्रीम पॉलिसी ट्रेनिंग को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Qianzhong Chen, Justin Yu, Mac Schwager, Pieter Abbeel, Yide Shentu, Philipp Wu2026-04-28
💻 computer science

Using Language Models as Closed-Loop High-Level Planners for Robotics Applications: A Brief Overview and Benchmarks

यह शोध पत्र रोबोटिक्स में क्लोज्ड-लूप हाई-लेवल प्लानर्स के रूप में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) और विजन लैंग्वेज मॉडल्स (VLMs) को एकीकृत करने की व्यावहारिक रणनीतियों की अनुभवजन्य जांच करता है, जो विशेष रूप से योजना बनाने के प्रदर्शन और मजबूती में सुधार के लिए कार्रवाई योग्य सिफारिशें प्रदान करने हेतु कंट्रोल होराइजन और वार्म-स्टार्टिंग के प्रभाव का विश्लेषण करता है।

Hao Wang, Sathwik Karnik, Bea Lim, Somil Bansal2026-04-28
🤖 machine learning

SPEAR-1: Scaling Beyond Robot Demonstrations via 3D Understanding

SPEAR-1 एक रोबोटिक फाउंडेशन मॉडल है जो बड़े पैमाने पर, 3D-एनोटेटेड गैर-रोबोटिक डेटा पर प्रशिक्षित 3D स्थानिक तर्क क्षमताओं के साथ एक प्रीट्रेंड विजन-लैंग्वेज मॉडल को बढ़ाकर उत्कृष्ट एम्बोडीड कंट्रोल प्राप्त करता है, जिससे यह 20×\times कम रोबोटिक प्रदर्शनों का उपयोग करते हुए भी अत्याधुनिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम होता है।

Nikolay Nikolov, Giuliano Albanese, Sombit Dey, Aleksandar Yanev, Luc Van Gool, Jan-Nico Zaech, Danda Pani Paudel2026-04-28