cs.RO पेपर | Gist.Science

Utilizing Inpainting for Keypoint Detection for Vision-Based Control of Robotic Manipulators

यह शोध पत्र रोबोटिक मैनिपुलेटर्स के लिए एक नवीन विजुअल सर्वोइंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो स्वचालित रूप से लेबल की गई, मार्कर रहित प्रशिक्षण छवियों को उत्पन्न करने के लिए इनपेंटिंग-आधारित डेटा संग्रह पाइपलाइन का उपयोग करता है और पूर्ण दृश्यता एवं आंशिक अवरोध (occlusion) दोनों स्थितियों में मजबूत, मॉडल-मुक्त कीपॉइंट डिटेक्शन और नियंत्रण प्राप्त करने के लिए एक रनटाइम इनपेंटिंग मॉडल को अनसेंटेड कलमन फिल्टर के साथ संयोजित करता है।

Sreejani Chatterjee, Venkatesh Mullur, Abhinav Gandhi, Berk Calli2026-04-16

⚡ electrical engineering

Boundary Sampling to Learn Predictive Safety Filters via Pontryagin's Maximum Principle

यह शोध पत्र हैमिल्टन-जैकوبی रीचैबिलिटी-आधारित कंट्रोल बैरियर वैल्यू फंक्शन्स सीखने के लिए सुरक्षा-महत्वपूर्ण डेटा को कुशलतापूर्वक एकत्र करने हेतु पॉन्ट्र्यागिन मैक्सिमम प्रिंसिपल द्वारा निर्देशित एक बाउंड्री सैंपलिंग विधि का प्रस्ताव करता है, जिससे उच्च-आयामी स्वायत्त प्रणालियों में प्रेडिक्टिव सेफ्टी फिल्टर्स के अभिसरण (कन्वर्जेंस), सटीकता और वास्तविक समय के प्रदर्शन में सुधार होता है।

James Dallas, Thomas Lew, John Talbot, Jonathan DeCastro, Somil Bansal, John Subosits2026-04-16

🤖 machine learning

Diffusion Sequence Models for Generative In-Context Meta-Learning of Robot Dynamics

यह शोध पत्र रोबोट डायनेमिक्स के इन-कॉन्टेक्स्ट मेटा-लर्निंग के लिए डिफ्यूजन-आधारित अनुक्रम मॉडल प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि वे वॉर्म-स्टार्टेड सैंपलिंग के माध्यम से वास्तविक समय के नियंत्रण के लिए व्यवहार्य रहते हुए भी डिटर्मिनिस्टिक बेसलाइन्स की तुलना में वितरण बदलावों (डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट्स) के प्रति बेहतर मजबूती प्रदान करते हैं।

Angelo Moroncelli, Matteo Rufolo, Gunes Cagin Aydin, Asad Ali Shahid, Loris Roveda2026-04-16

💻 computer science

Singularity Avoidance in Inverse Kinematics: A Unified Treatment of Classical and Learning-based Methods

यह शोध पत्र सिंगुलैरिटी अवॉयडेंस (singularity avoidance) के लिए क्लासिकल और लर्निंग-आधारित इनवर्स किनेमैटिक्स विधियों का एक एकीकृत सर्वेक्षण और व्यवस्थित बेंचमार्किंग प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि शुद्ध लर्निंग दृष्टिकोण वेल-कंडीशन्ड लक्ष्यों पर विफल हो जाते हैं, डेटा-ड्रिवन सॉल्वर के साथ क्लासिकल रिफाइनमेंट को संयोजित करने वाली हाइब्रिड आर्किटेक्चर मजबूत प्रदर्शन प्राप्त करती हैं।

Vishnu Rudrasamudram, Hariharasudan Malaichamee2026-04-16

🤖 AI

A Mechanistic Analysis of Sim-and-Real Co-Training in Generative Robot Policies

यह शोध पत्र दो अंतर्निहित प्रभावों—संरचित प्रतिनिधित्व संरेखण (structured representation alignment) और महत्व पुन: भारण (importance reweighting)—की पहचान और पुष्टि करके जनरेटिव रोबोट नीतियों के लिए सिम-एंड-रियल को-ट्रेनिंग के पीछे के तंत्रों की जांच करता है, जो प्रदर्शन में भिन्नता को स्पष्ट करते हैं और पूर्व दृष्टिकोणों में सुधार के लिए एक सरल विधि को प्रेरित करते हैं।

Yu Lei, Minghuan Liu, Abhiram Maddukuri, Zhenyu Jiang, Yuke Zhu2026-04-16

⚡ electrical engineering

Empirical Prediction of Pedestrian Comfort in Mobile Robot Pedestrian Encounters

यह शोध पत्र मोबाइल रोबोट-पैदल यात्री संपर्क गतिकी (kinematics) और व्यक्तिपरक सहजता के बीच के संबंध की अनुभवजन्य जांच करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि कई गतिक चरों का उपयोग करने वाला एक संयुक्त भविष्यवक्ता पैदल यात्रियों की भावनाओं को प्रभावी ढंग से परिमाणित कर सकता है ताकि अधिक सामाजिक रूप से अनुपालन करने वाले रोबोट नेविगेशन को सक्षम बनाया जा सके।

Alireza Jafari, Hong-Son Nguyen, Yen-Chen Liu2026-04-16

🤖 machine learning

Jump-Start Reinforcement Learning with Vision-Language-Action Regularization

यह शोध पत्र VLAJS प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो रोबोटिक मैनिपुलेशन के लिए विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स का क्षणिक, एनेल्ड (annealed) मार्गदर्शन के रूप में उपयोग करके सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) को उन्नत करती है ताकि अन्वेषण (exploration) और क्रेडिट असाइनमेंट में सुधार किया जा सके, जिससे मानक बेसलाइन की तुलना में काफी अधिक सैंपल दक्षता और मजबूत सिम-टू-रियल ट्रांसफर प्राप्त होता है।

Angelo Moroncelli, Roberto Zanetti, Marco Maccarini, Loris Roveda2026-04-16

💻 computer science

Failure Identification in Imitation Learning Via Statistical and Semantic Filtering

यह शोध पत्र FIDeL को प्रस्तुत करता है, जो एक पॉलिसी-स्वतंत्र मॉड्यूल है जो इमिटेशन लर्निंग में वास्तविक विफलताओं को सौम्य विचलन से सटीक रूप से अलग करने के लिए विजन-लैंग्वेज मॉडल्स के माध्यम से सांख्यिकीय विसंगति का पता लगाने और सिमेंटिक फ़िल्टरिंग को जोड़ता है, जिसे नए BotFails डेटासेट द्वारा मान्य किया गया है और अत्याधुनिक बेसलाइनों पर बेहतर प्रदर्शन द्वारा सिद्ध किया गया है।

Quentin Rolland, Fabrice Mayran de Chamisso, Jean-Baptiste Mouret2026-04-16

💻 computer science

EmbodiedClaw: Conversational Workflow Execution for Embodied AI Development

यह शोध पत्र EmbodiedClaw को प्रस्तुत करता है, जो एक संवादात्मक एजेंट (conversational agent) है जो प्राकृतिक भाषा के लक्ष्यों को निष्पादन योग्य कार्यों में अनुवादित करके जटिल, उच्च-लागत वाले एम्बोडीड एआई (embodied AI) विकास वर्कफ़्लो—जैसे कि वातावरण निर्माण, प्रक्षेपवक्र संश्लेषण (trajectory synthesis), और मॉडल मूल्यांकन—को स्वचालित करता है, जिससे मैन्युअल इंजीनियरिंग प्रयास को काफी कम करते हुए निरंतरता और पुनरुत्पादकता (reproducibility) को बढ़ाया जाता है।

Xueyang Zhou, Yihan Sun, Xijie Gong, Guiyao Tie, Pan Zhou, Lichao Sun, Yongchao Chen2026-04-16

💻 computer science

Mosaic: An Extensible Framework for Composing Rule-Based and Learned Motion Planners

यह शोधपत्र मोज़ेक (Mosaic) को प्रस्तुत करता है, जो एक विस्तार योग्य ढांचा है जो पारदर्शी, सुरक्षित और अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए आर्बिट्रेशन ग्राफों के माध्यम से नियम-आधारित और सीखे गए मोशन प्लानर्स को एकीकृत करता है, और इसके लिए पुन: प्रशिक्षण (retraining) की आवश्यकता नहीं होती है।

Nick Le Large, Marlon Steiner, Lingguang Wang, Willi Poh, Jan-Hendrik Pauls, Ömer Şahin Taş, Christoph Stiller2026-04-16

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