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4796 पेपर

💻 computer science

Hi-LOAM: Hierarchical Implicit Neural Fields for LiDAR Odometry and Mapping

Hi-LOAM एक स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised), बहु-स्तरीय (multi-scale) इम्पलिसिट न्यूरल फ्रेमवर्क है जो बिना किसी पूर्व-प्रशिक्षण या पर्यवेक्षण के जटिल वातावरण में उच्च-सटीक LiDAR ओडोमेट्री और मैपिंग प्राप्त करने के लिए ऑक्ट्री-आधारित पदानुक्रमित हैश टेबल्स (octree-based hierarchical hash tables) और कोरेस्पोंडेंस-मुक्त स्कैन-टू-इम्पलिसिट मिलान (correspondence-free scan-to-implicit matching) का उपयोग करता है।

Zhiliu Yang, Jianyuan Zhang, Lianhui Zhao, Jinyu Dai, Zhu Yang2026-04-03
💻 computer science

Causal Scene Narration with Runtime Safety Supervision for Vision-Language-Action Driving

यह शोध पत्र कॉज़ल सीन नैरेशन (CSN) को प्रस्तुत करता है, जो एक शून्य-लागत अनुमान-समय (zero-cost inference-time) विधि है जो इंटेंट-कन्स्ट्रेंट अलाइनमेंट और क्वांटिटेटिव ग्राउंडिंग के माध्यम से VLA इनपुट्स को पुनर्गठित करती है, जो—सिम्प्लेक्स-आधारित रनटाइम सुरक्षा पर्यवेक्षण और प्लैकेट-लूस DPO प्रशिक्षण के साथ मिलकर—CARLA मूल्यांकन में स्वायत्त ड्राइविंग प्रदर्शन और मजबूती में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Yun Li, Yidu Zhang, Simon Thompson, Ehsan Javanmardi, Manabu Tsukada2026-04-03
💻 computer science

Realistic Lip Motion Generation Based on 3D Dynamic Viseme and Coarticulation Modeling for Human-Robot Interaction

यह शोध पत्र चीनी उच्चारण सिद्धांत पर आधारित एक 3D गतिशील विज़िम (viseme) लाइब्रेरी का निर्माण करके और प्राकृतिक सिंक्रोनाइज़ेशन सुनिश्चित करने के लिए प्रारंभिक-अंतिम डिकपलिंग (initial-final decoupling) के साथ एक कोआर्टिक्यूलेशन तंत्र का उपयोग करके मानव रूपी रोबोटों में यथार्थवादी लिप मोशन उत्पन्न करने के लिए एक हल्का और कुशल ढांचा प्रस्तुत करता है।

Sheng Li, Jingcheng Huang, Min Li2026-04-03
💻 computer science

Posterior Optimization with Clipped Objective for Bridging Efficiency and Stability in Generative Policy Learning

यह शोध पत्र POCO को प्रस्तुत करता है, जो एक सिद्धांत-आधारित RL फ्रेमवर्क है जो जनरेटिव रोबोटिक पॉलिसियों को फाइन-ट्यून करने में दक्षता और स्थिरता के बीच सेतु बनाता है, जो पॉलिसी इम्प्रूवमेंट को क्लिप्ड ऑब्जेक्टिव के साथ एक पोस्टीरियर इन्फरेंस समस्या के रूप में स्वरूपित करता है, जिससे मजबूत ऑफलाइन-टू-ऑनलाइन अनुकूलन सक्षम होता है जो सिमुलेशन बेंचमार्क और वास्तविक दुनिया के कॉन्टैक्ट-रिच कार्यों दोनों पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Yuhui Chen, Haoran Li, Zhennan Jiang, Yuxing Qin, Yuxuan Wan, Weiheng Liu, Dongbin Zhao2026-04-03
⚡ electrical engineering

Integrated Identification of Collaborative Robots for Robot Assisted 3D Printing Processes

यह शोध पत्र एक मॉडल-आधारित, पांच-चरणीय एकीकृत पहचान पद्धति का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो कोलाबोरेटिव रोबॉट्स के लिए एक विश्वसनीय गतिशील मॉडल उत्पन्न करने हेतु भौतिक निरंतरता सुनिश्चित करता है, जिससे रोबोट-सहायता प्राप्त 3D प्रिंटिंग प्रक्रियाओं में परिशुद्धता, नियंत्रण और त्रुटि भविष्यवाणी में वृद्धि होती है।

Alessandro Dimauro, Davide Tebaldi, Fabio Pini, Luigi Biagiotti, Francesco Leali2026-04-03
💻 computer science

HyVGGT-VO: Tightly Coupled Hybrid Dense Visual Odometry with Feed-Forward Models

HyVGGT-VO एक नवीन टाइटली कपल्ड फ्रेमवर्क है जो एक एडेप्टिव हाइब्रिड ट्रैकिंग फ्रंटएंड और पदानुक्रमित अनुकूलन (hierarchical optimization) के माध्यम से एक पारंपरिक स्पार्स विजुअल ओडोमेट्री सिस्टम को VGGT फीड-फॉरवर्ड मॉडल के साथ एकीकृत करता है, जिससे प्रोसेसिंग गति और प्रक्षेपवक्र सटीकता दोनों में महत्वपूर्ण सुधार होता है और वास्तविक समय में सघन (dense) 3D पुनर्निर्माण सक्षम होता है।

Junxiang Pan, Lipu Zhou, Baojie Chen2026-04-03
🤖 AI

Ego-Foresight: Self-supervised Learning of Agent-Aware Representations for Improved RL

यह शोध पत्र Ego-Foresight को प्रस्तुत करता है, जो एक स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण (self-supervised learning) विधि है जो एजेंट और पर्यावरण के निरूपणों (representations) को अलग करने के लिए मोटर भविष्यवाणी का लाभ उठाती है, जिससे बिना किसी पर्यवेक्षी संकेतों (supervisory signals) के सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) एल्गोरिदम की नमूना दक्षता (sample efficiency) और प्रदर्शन में सुधार होता है।

Manuel Serra Nunes, Atabak Dehban, Yiannis Demiris, José Santos-Victor2026-04-02
🔢 mathematics

A Player Selection Network for Scalable Game-Theoretic Prediction and Planning

यह शोध पत्र PSN गेम पेश करता है, जो एक स्केलेबल फ्रेमवर्क है जो पूर्ण और अपूर्ण सूचना परिदृश्यों में तेज़ और सुरक्षित निर्णय लेने में सक्षम बनाने के लिए, केवल सबसे प्रभावशाली एजेंटों को गतिशील रूप से चुनने के माध्यम से मल्टी-एजेंट गेम-थ्योरेटिक प्लानिंग की कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करने हेतु एक सीखे हुए प्लेयर सिलेक्शन नेटवर्क और एक गोल इन्फरेंस नेटवर्क का उपयोग करता है।

Tianyu Qiu, Eric Ouano, Fernando Palafox, Christian Ellis, David Fridovich-Keil2026-04-02
🤖 AI

Situationally-Aware Dynamics Learning

यह शोध पत्र एक जनरलाइज्ड हिडन पैरामीटर मार्कोव डिसीजन प्रोसेस और बेयसियन ऑनलाइन चेंजपॉइंट डिटेक्शन का उपयोग करके हिडन स्टेट रिप्रेजेंटेशन के ऑनलाइन लर्निंग के लिए एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो स्वायत्त रोबोटों को गुप्त पर्यावरणीय कारकों को अनुकूल रूप से मॉडल करने में सक्षम बनाता है और अनस्ट्रक्चर्ड, गतिशील भू-भागों में नेविगेशन प्रदर्शन और सुरक्षा में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Alejandro Murillo-Gonzalez, Lantao Liu2026-04-02
⚡ electrical engineering

Geometric Visual Servo Via Optimal Transport

यह शोध पत्र रोबोटिक मैनिपुलेटर्स के लिए एक ज्यामितीय विजुअल सर्वोइंग कंट्रोल लॉ प्रस्तावित करता है जो कैमरा इनपुट को स्पेशल यूक्लिडियन समूह पर प्रायिकता मापों (प्रोबेबिलिटी मेजर्स) के रूप में मॉडल करता है और पोज़ तथा फीचर त्रुटियों को कम करने के लिए वासरस्टीन डिस्टेंस-आधारित जियोडेसिक फ्लो का उपयोग करता है, जिससे विभिन्न प्रारंभिक स्थितियों में सुदृढ़ ट्रैकिंग सक्षम होती है।

Ethan Canzini, Simon Pope, Ashutosh Tiwari2026-04-02