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💻 computer science

Kernel-SDF: An Open-Source Library for Real-Time Signed Distance Function Estimation using Kernel Regression

यह शोध पत्र Kernel-SDF को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जो स्ट्रीमिंग सेंसर डेटा से वास्तविक समय में, सटीक और अनिश्चितता-कैलिब्रेटेड साइन्ड डिस्टेंस फंक्शन (SDF) अनुमान प्राप्त करने के लिए दो-चरणीय कर्नेल रिग्रेशन दृष्टिकोण का लाभ उठाती है, जो रोबोटिक्स अनुप्रयोगों के लिए सटीकता और स्केलेबिलिटी दोनों में मौजूदा वोक्सेल-आधारित, न्यूरल नेटवर्क और गॉसियन प्रोसेस विधियों से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Zhirui Dai, Tianxing Fan, Mani Amani, Jaemin Seo, Ki Myung Brian Lee, Hyondong Oh, Nikolay Atanasov2026-04-01
💻 computer science

MaskAdapt: Learning Flexible Motion Adaptation via Mask-Invariant Prior for Physics-Based Characters

MaskAdapt भौतिकी-आधारित मानवोइड नियंत्रण के लिए एक दो-चरणीय ढांचा है जो परिवर्तनशील अवलोकन स्थितियों के तहत मजबूत, लचीले गति संयोजन और टेक्स्ट-संचालित आंशिक लक्ष्य ट्रैकिंग प्राप्त करने के लिए एक मास्क-इनवेरिएंट बेस पॉलिसी और एक रेसिडुअल एडेप्टेशन मैकेनिज्म का लाभ उठाता है।

Soomin Park, Eunseong Lee, Kwang Bin Lee, Sung-Hee Lee2026-04-01
🤖 AI

IMPASTO: Integrating Model-Based Planning with Learned Dynamics Models for Robotic Oil Painting Reproduction

IMPASTO एक रोबोटिक सिस्टम है जो सीखे हुए पिक्सेल डायनेमिक्स मॉडल्स को मॉडल-आधारित प्लानिंग और फोर्स-सेंसिटिव कंट्रोल के साथ एकीकृत करता है ताकि वह सॉफ्ट ब्रश का उपयोग करके तेल चित्रों (ऑयल पेंटिंग्स) को स्वायत्त रूप से पुनरुत्पादित कर सके, जो बिना किसी मानवीय प्रदर्शन या सटीक सिम्युलेटर के केवल स्वयं के खेल (सेल्फ-प्ले) से सीखता है।

Yingke Wang, Hao Li, Yifeng Zhu, Hong-Xing Yu, Ken Goldberg, Li Fei-Fei, Jiajun Wu, Yunzhu Li, Ruohan Zhang2026-04-01
🤖 AI

Scaling Whole-Body Human Musculoskeletal Behavior Emulation for Specificity and Diversity

यह शोध पत्र MS-Emulator को प्रस्तुत करता है, जो एक बड़े पैमाने का समानांतर मस्कुलोस्केलेटल (musculoskeletal) गणना ढांचा है जो उच्च-आयामी अनुकूलन चुनौतियों से पार पाने के लिए एडवरसैरियल रिवॉर्ड एग्रीगेशन (adversarial reward aggregation) और वैल्यू-गाइडेड फ्लो एक्सप्लोरेशन (value-guided flow exploration) का लाभ उठाता है, जिससे लगभग 700 मांसपेशियों के लिए सटीक पूरे शरीर की गति का पुनरुत्पादन और विविध अंतर्निहित नियंत्रण नीतियों की खोज सक्षम होती है।

Yunyue Wei, Chenhui Zuo, Shanning Zhuang, Haixin Gong, Yaming Liu, Yanan Sui2026-04-01
🤖 AI

RAAP: Retrieval-Augmented Affordance Prediction with Cross-Image Action Alignment

यह शोध पत्र RAAP को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा (framework) है जो रिट्रीवल और एलाइनमेंट-आधारित लर्निंग को एकीकृत करता है ताकि कॉन्टैक्ट लोकलाइजेशन को एक्शन डायरेक्शन प्रेडिक्शन से अलग किया जा सके, जिससे न्यूनतम प्रशिक्षण डेटा के साथ अनदेखी वस्तुओं और श्रेणियों में सुदृढ़ ज़ीरो-शॉट रोबोटिक मैनिपुलेशन सक्षम हो सके।

Qiyuan Zhuang, He-Yang Xu, Yijun Wang, Xin-Yang Zhao, Yang-Yang Li, Xiu-Shen Wei2026-04-01
🤖 AI

DIAL: Decoupling Intent and Action via Latent World Modeling for End-to-End VLA

DIAL एक नवीन विजन-लैंग्वेज-एक्शन फ्रेमवर्क है जो एक डिफरेंशिएबल लेटेंट इंटेंट बॉटलनेक के माध्यम से उच्च-स्तरीय निर्णय लेने की प्रक्रिया को निम्न-स्तरीय मोटर नियंत्रण से अलग करता है, जिससे एक VLM-आधारित सिस्टम-2 को लेटेंट विजुअल फोरसाइट (दृश्य दूरदर्शिता) को संश्लेषित करने में सक्षम बनाया जाता है जो एक हल्के वजन वाले सिस्टम-1 पॉलिसी को निर्देशित करता है, जिससे काफी कम प्रदर्शनों (demonstrations) के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन और मजबूत ज़ीरो-शॉट सामान्यीकरण प्राप्त होता है।

Yi Chen, Yuying Ge, Hui Zhou, Mingyu Ding, Yixiao Ge, Xihui Liu2026-04-01
⚡ electrical engineering

Passive iFIR filters for data-driven velocity control in robotics

यह शोधपत्र गैररेखीय रोबोटिक मैनिपुलेटर्स के लिए एक निष्क्रिय, डेटा-संचालित वेग नियंत्रण विधि प्रस्तुत करता है जो बेहतर ट्रैकिंग प्रदर्शन और स्थिरता गारंटी प्राप्त करने के लिए iFIR नियंत्रकों के VRFT-आधारित पहचान का उपयोग करता है, जबकि अनुकूलित PID की तुलना में सिस्टम डायनेमिक्स बदलने पर तेजी से पुन: सीखने की अनुमति देता है।

Yi Zhang, Zixing Wang, Fulvio Forni2026-04-01
🤖 AI

Hybrid Framework for Robotic Manipulation: Integrating Reinforcement Learning and Large Language Models

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो लो-लेवल कंट्रोल के लिए रिइन्फोर्समेंट लर्निंग को हाई-लेवल प्लानिंग के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के साथ एकीकृत करता है, जो सिम्युलेटेड वातावरण में रोबोटिक मैनिपुलेशन के लिए कार्य पूर्णता समय, सटीकता और अनुकूलन क्षमता में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है।

Md Saad, Sajjad Hussain, Mohd Suhaib2026-04-01
💻 computer science

HapCompass: A Rotational Haptic Device for Contact-Rich Robotic Teleoperation

यह शोध पत्र HapCompass को प्रस्तुत करता है, जो एक कम लागत वाला पहनने योग्य हैप्टिक उपकरण है जो सहज 2D दिशात्मक संकेत प्रदान करने के लिए एक एकल एक्चुएटर को यांत्रिक रूप से घुमाता है, जो विजन-ओनली (केवल दृष्टि) और गैर-दिशात्मक फीडबैक बेसलाइन की तुलना में टेलीऑपरेटेड मैनिपुलेशन प्रदर्शन और इमिटेशन लर्निंग परिणामों में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Xiangshan Tan, Jingtian Ji, Tianchong Jiang, Pedro Lopes, Matthew R. Walter2026-04-01
💻 computer science

Learning Underwater Active Perception in Simulation

यह शोध पत्र एक सिमुलेशन-प्रशिक्षित सक्रिय धारणा (एक्टिव परसेप्शन) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो दूरी और प्रकाश की तीव्रता के आधार पर छवि गुणवत्ता का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक मल्टी-लेयर पर्सेप्ट्रॉन का उपयोग करता है, जिससे पानी के नीचे के वाहन विविध टर्बिडिटी (मैलापन) स्थितियों में उच्च-गुणवत्ता वाले एसेट निरीक्षण के लिए अपने युद्धाभ्यास को स्वायत्त रूप से अनुकूलित करने में सक्षम होते हैं।

Alexandre Cardaillac, Donald G. Dansereau2026-03-31