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cs.RO

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🤖 machine learning

Spectral Kernel Dynamics via Maximum Caliber: Fixed Points, Geodesics, and Phase Transitions

यह शोध पत्र मैक्सिमम कैलिबर सिद्धांत का उपयोग करके परिमित ग्राफ़ पर कर्नेल डायनेमिक्स के लिए एक क्लोज्ड-फॉर्म ज्यामितीय फलन व्युत्पन्न करता है, जो यह प्रकट करता है कि स्थिरता की स्थिति समाधान योग्य फिक्स्ड-पॉइंट समस्याओं में विच्छेदित हो जाती है जो स्व-सुसंगत कर्नेल, लॉग-लीनियर जियोडेसिक्स और नेटवर्क चरण संक्रमणों के लिए स्पेक्ट्रल एंट्रॉपी-आधारित प्रारंभिक चेतावनी संकेतों को उत्पन्न करती है।

Jnaneshwar Das2026-04-14
💬 NLP

ProGAL-VLA: Grounded Alignment through Prospective Reasoning in Vision-Language-Action Models

ProGAL-VLA एक 3D एंटिटी-सेंट्रिक ग्राफ, सिम्बोलिक सब-गोल प्लानिंग और ग्राउंडिंग एलाइनमेंट कॉन्ट्रास्टिव लॉस को एकीकृत करके विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स को उन्नत करता है ताकि बाधाओं और भाषाई बारीकियों को संभालने में मौजूदा तरीकों से काफी बेहतर प्रदर्शन करने वाले मजबूत, निर्देश-संवेदनशील और अस्पष्टता-जागरूक रोबोटिक एजेंट प्राप्त किए जा सकें।

Nastaran Darabi, Amit Ranjan Trivedi2026-04-14
🤖 machine learning

CableTract: A Co-Designed Cable-Driven Field Robot for Low-Compaction, Off-Grid Capable Agriculture

यह शोध पत्र एक व्यापक, ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो मैकेनिक्स, ऊर्जा संचयन, अर्थशास्त्र और पर्यावरणीय प्रभाव को एकीकृत करता है ताकि केबलट्रैक्ट (CableTract) की व्यवहार्यता को प्रदर्शित किया जा सके, जो कि एक नवीन ऑफ-ग्रिड सक्षम, कम-संपीडन वाला कृषि रोबोट है जो एक स्थिर विंच और केबल प्रणाली का उपयोग करता है ताकि भारी घटकों को खेत के बाहर रखा जा सके जबकि एक हल्का कैरिज संचालन करता है।

Ozgur Yilmaz2026-04-14
💬 NLP

VLN-NF: Feasibility-Aware Vision-and-Language Navigation with False-Premise Instructions

यह शोध पत्र VLN-NF को प्रस्तुत करता है, जो विज़न-एंड-लैंग्वेज नेविगेशन में गलत-आधारित निर्देशों (false-premise instructions) को संभालने के लिए एक बेंचमार्क और मूल्यांकन मीट्रिक है, साथ ही इसमें ROAM एजेंट भी शामिल है जो प्रभावी ढंग से नेविगेट, अन्वेषण और उन अनुपस्थित लक्ष्यों की सही पहचान करता है जहाँ पारंपरिक विधियाँ विफल हो जाती हैं।

Hung-Ting Su, Ting-Jun Wang, Jia-Fong Yeh, Min Sun, Winston H. Hsu2026-04-14
🤖 AI

AffordGen: Generating Diverse Demonstrations for Generalizable Object Manipulation with Afford Correspondence

AffordGen, सेमेंटिक कीपॉइंट पत्राचार (semantic keypoint correspondence) के माध्यम से विविध, अफोर्डेंस-जागरूक प्रदर्शन डेटासेट बनाने के लिए 3D जनरेटिव मॉडल्स और विजन फाउंडेशन मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे रोबोट मैनिपुलेशन पॉलिसीज़ को अनदेखी वस्तुओं के प्रति बेहतर डेटा दक्षता के साथ सुदृढ़ ज़ीरो-शॉट सामान्यीकरण (zero-shot generalization) प्राप्त करने में सक्षम बनाया जा सके।

Jiawei Zhang, Kaizhe Hu, Yingqian Huang, Yuanchen Ju, Zhengrong Xue, Huazhe Xu2026-04-14
🤖 machine learning

Robust Adversarial Policy Optimization Under Dynamics Uncertainty

यह शोध पत्र रोबस्ट एडवर्सरियल पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (RAPO) को प्रस्तुत करता है, जो एक द्वि-रूपांकन ढांचा (dual-formulation framework) है जो तापमान-निर्देशित प्रतिकूल प्रक्षेपवक्र रोलआउट (temperature-steered adversarial trajectory rollouts) को बोल्ट्ज़मैन-पुनःभारित मॉडल नमूनाकरण (Boltzmann-reweighted model sampling) के साथ जोड़कर डायनेमिक्स अनिश्चितता के प्रति सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) की लचीलापन बढ़ाता है ताकि स्थिर, कम रूढ़िवादी और अधिक सामान्यीकरण योग्य नीतियां प्राप्त की जा सकें।

Mintae Kim, Koushil Sreenath2026-04-14
🤖 machine learning

AIM: Intent-Aware Unified world action Modeling with Spatial Value Maps

यह शोध पत्र AIM को प्रस्तुत करता है, जो एक इंटेंट-अवेयर यूनिफाइड वर्ल्ड एक्शन मॉडल है जो विजुअल वर्ल्ड मॉडलिंग और रोबोट कंट्रोल के बीच के अंतर को पाटने के लिए प्रीट्रेन्ड वीडियो जनरेशन प्रायर्स और एक्सप्लिसिट स्पेशियल वैल्यू मैप्स का लाभ उठाता है, जिससे मैनिपुलेशन बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Liaoyuan Fan, Zetian Xu, Chen Cao, Wenyao Zhang, Mingqi Yuan, Jiayu Chen2026-04-14
🤖 AI

Learning to Forget -- Hierarchical Episodic Memory for Lifelong Robot Deployment

यह शोध पत्र H2^2-EMV प्रस्तुत करता है, जो एक पदानुक्रमित एपिसोडिक मेमोरी फ्रेमवर्क है जो रोबोट को उपयोगकर्ता के साथ बातचीत के माध्यम से यह सीखने में सक्षम बनाता है कि क्या भूलना है, जिससे स्केलेबल, व्यक्तिगत आजीवन तैनाती के लिए भंडारण और गणना लागत को काफी कम करते हुए उच्च प्रश्न-उत्तर सटीकता बनाए रखी जा सके।

Leonard Bärmann, Joana Plewnia, Alex Waibel, Tamim Asfour2026-04-14
🤖 AI

Minimal Embodiment Enables Efficient Learning of Number Concepts in Robot

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि एक रोबोटिक प्रणाली में न्यूनतम मूर्तता (minimal embodiment) एक संरचनात्मक पूर्ववर्ती (structural prior) के रूप में कार्य करती है जो अमूर्त संख्या अवधारणाओं के लिए डेटा दक्षता और सीखने की सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाती है, जबकि स्वतः ही जैविक रूप से प्रशंसनीय तंत्रिका निरूपण (neural representations) उत्पन्न करती है जो मानव संज्ञानात्मक विकास को प्रतिबिंबित करते हैं।

Zhegong Shangguan, Alessandro Di Nuovo, Angelo Cangelosi2026-04-14
⚡ electrical engineering

Safe Human-to-Humanoid Motion Imitation Using Control Barrier Functions

यह शोध पत्र एक विज़न-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो कंकाल संबंधी कीपॉइंट्स (skeletal keypoints) को कैप्चर करके और एक क्वाड्रेटिक प्रोग्राम (Quadratic Program) के रूप में तैयार किए गए कंट्रोल बैरियर फंक्शन लेयर के माध्यम से टकराव से बचाव सुनिश्चित करके, मानव-से-ह्यूमनॉइड मोशन इमिटेशन (human-to-humanoid motion imitation) को सुरक्षित और वास्तविक समय में सक्षम बनाता है।

Wenqi Cai, John Abanes, Nikolaos Evangeliou, Anthony Tzes2026-04-14