cs.RO पेपर | Gist.Science

Engineering Mythology: A Digital-Physical Framework for Culturally-Inspired Public Art

यह शोध पत्र "नवगुंजारा रीबॉर्न" (Navagunjara Reborn) प्रस्तुत करता है, जो एक बर्निंग मैन 2025 मूर्तिकला है जो सांस्कृतिक रूप से प्रेरित सार्वजनिक कला के लिए वितरित शिल्पकार निर्माण, संरचनात्मक अनुकूलन और पुनरावृत्ति डिजिटल फीडबैक को जोड़ने वाले एक सहयोगात्मक ढांचे को प्रदर्शित करने हेतु ओडिसी पौराणिक कथाओं को डिजिटल-भौतिक इंजीनियरिंग के साथ संलयित करता है।

Jnaneshwar Das, Christopher Filkins, Rajesh Moharana, Ekadashi Barik, Bishweshwar Das, David Ayers, Christopher Skiba, R (…)2026-03-31

🤖 machine learning

Kernel Dynamics under Path Entropy Maximization

यह शोध पत्र एक परिवर्तनशील ढांचे का प्रस्ताव करता है जो कर्नेल फलन (kernel function) को मैक्सिमम कैलिबर (Maximum Caliber) के माध्यम से अनुकूलित एक गतिशील चर के रूप में मानता है, जो प्रतिनिधित्व परिवर्तन (representational change) के लिए आवश्यक ऊष्मप्रवैगिक कार्य (thermodynamic work) पर एक निचली सीमा स्थापित करता है और तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण से लेकर जैविक और वैज्ञानिक प्रतिमानों के विकास तक के अनुप्रयोगों का सुझाव देता है।

Jnaneshwar Das2026-03-31

💻 computer science

SHARP: Short-Window Streaming for Accurate and Robust Prediction in Motion Forecasting

यह शोध पत्र SHARP का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन स्ट्रीमिंग-आधारित मोशन फोरकास्टिंग फ्रेमवर्क है जो गतिशील ट्रैफ़िक वातावरणों में विषम अवलोकन लंबाई (heterogeneous observation lengths) के बावजूद अत्याधुनिक, सुदृढ़ और कम-विलंबता वाले प्रक्षेपवक्र (trajectory) अनुमान प्राप्त करने के लिए इंस्टेंस-अवेयर कॉन्टेक्स्ट स्ट्रीमिंग और एक दोहरे प्रशिक्षण उद्देश्य का उपयोग करता है।

Alexander Prutsch, Christian Fruhwirth-Reisinger, David Schinagl, Horst Possegger2026-03-31

💻 computer science

$AutoDrive\text{-}P^3$ : Unified Chain of Perception-Prediction-Planning Thought via Reinforcement Fine-Tuning

यह शोध पत्र **AutoDrive-P³** को प्रस्तुत करता है, जो एक विशेष डेटासेट और पदानुक्रमित सुदृढीकरण शिक्षण (hierarchical reinforcement learning) के माध्यम से धारणा (perception), पूर्वानुमान (prediction) और नियोजन (planning) को एक एकल सुसंगत चेतना-प्रवाह (chain-of-thought) प्रक्रिया में एकीकृत करने वाला एक नवीन ढांचा है, जो सहक्रियात्मक निर्णय लेने को सुनिश्चित करते हुए और दोहरी विचार पद्धतियों (dual thinking modes) के साथ अनुमान दक्षता को संतुलित करते हुए स्वायत्त ड्राइविंग में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Yuqi Ye, Zijian Zhang, Junhong Lin, Shangkun Sun, Changhao Peng, Wei Gao2026-03-31

💻 computer science

A Position Statement on Endovascular Models and Effectiveness Metrics for Mechanical Thrombectomy Navigation, on behalf of the Stakeholder Taskforce for AI-assisted Robotic Thrombectomy (START)

START स्टेकहोल्डर टास्कफोर्स ने मैकेनिकल थ्रोम्बेक्टोमी के लिए एआई-सहायता प्राप्त रोबोटिक प्रणालियों को विकसित करने और मान्य करने के लिए एक सर्वसम्मत ढांचे को स्थापित करने हेतु विशेषज्ञों को एकत्रित किया, जिसमें रोगी सुरक्षा और नैदानिक प्रभावकारिता सुनिश्चित करने के लिए सरल शारीरिक मॉडलों से लेकर जटिल शारीरिक सिमुलेशन तक के एक श्रेणीबद्ध परीक्षण वातावरण को परिभाषित करते हुए मानकीकृत प्रभावशीलता मेट्रिक्स निर्धारित किए गए।

Harry Robertshaw, Anna Barnes, Phil Blakelock, Raphael Blanc, Robert Crossley, Rebecca Fahrig, Ameer E. Hassan, Benjamin (…)2026-03-31

💻 computer science

Off-Axis Compliant RCM Joint with Near-Isotropic Stiffness and Minimal Parasitic Error

यह शोध पत्र न्यूरोएंडोस्कोपिक सर्जरी के लिए डिज़ाइन किए गए एक मोनोलिथिक, ऑफ-एक्सिस कंप्लायंट रिमोट सेंटर ऑफ मोशन (RCM) जॉइंट को प्रस्तुत करता है जो दो-चरणीय डिज़ाइन प्रक्रिया के माध्यम से लगभग-आइसोट्रोपिक स्टिफनेस और न्यूनतम पैरासिटिक मोशन प्राप्त करता है, जिसे परिमित-तत्व विश्लेषण (फाइनाइट-एलिमेंट एनालिसिस) और एक 3D-प्रिंटेड PA12 प्रोटोटाइप के प्रयोगात्मक परीक्षण द्वारा मान्य किया गया है।

Federico Mariano, Elena De Momi, Giovanni Berselli, Jovana Jovanova, Just L. Herder, Leonardo S. Mattos2026-03-31

⚡ electrical engineering

Cost-Matching Model Predictive Control for Efficient Reinforcement Learning in Humanoid Locomotion

यह शोध पत्र एक कॉस्ट-मैचिंग मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो हाई-फिडेलिटी डेटा से एक्शन-वैल्यू फंक्शन्स को अनुमानित करने के लिए एक पैरामीटराइज्ड सेंट्रॉइडल डायनेमिक्स मॉडल को प्रशिक्षित करता है, जिससे प्रशिक्षण के दौरान बार-बार MPC समस्याओं को हल करने के कम्प्यूटेशनल बोझ के बिना मजबूत और उच्च-प्रदर्शन वाले ह्यूमनॉइड लोकोमोशन के लिए कुशल ग्रेडिएंट-आधारित लर्निंग सक्षम होती है।

Wenqi Cai, Kyriakos G. Vamvoudakis, Sébastien Gros, Anthony Tzes2026-03-31

🤖 machine learning

Critic-Free Deep Reinforcement Learning for Maritime Coverage Path Planning on Irregular Hexagonal Grids

यह शोध पत्र अनियमित षट्कोणीय ग्रिड (hexagonal grids) पर समुद्री कवरेज पाथ प्लानिंग को हल करने के लिए ग्रुप-रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन और एक ट्रांसफार्मर-आधारित पॉइंटर पॉलिसी का उपयोग करते हुए एक क्रिटिक-मुक्त डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो पारंपरिक ह्यूरिस्टिक्स की तुलना में बेहतर पथ दक्षता और लगभग पूर्ण सफलता दर प्राप्त करते हुए वास्तविक समय में ऑन-बोर्ड परिनियोजन (deployment) को सक्षम बनाता है।

Carlos S. Sepúlveda, Gonzalo A. Ruz2026-03-31

⚡ electrical engineering

Dynamic Lookahead Distance via Reinforcement Learning-Based Pure Pursuit for Autonomous Racing

यह शोध पत्र एक सुदृढीकरण लर्निंग (Reinforcement Learning) आधारित प्योर पर्सूट (Pure Pursuit) नियंत्रक प्रस्तावित करता है जो सिमुलेशन में प्रशिक्षित एक PPO एजेंट का उपयोग करके लुकअहेड दूरी (lookahead distance) को गतिशील रूप से समायोजित करता है, जो फिक्स्ड और एडेप्टिव बेसलाइन्स की तुलना में ऑटोनॉमस रेसिंग प्लेटफॉर्म्स पर बेहतर लैप समय और मजबूत सिम-टू-रियल ट्रांसफर प्रदर्शित करता है।

Mohamed Elgouhary, Amr S. El-Wakeel2026-03-31

💬 NLP

SOLE-R1: Video-Language Reasoning as the Sole Reward for On-Robot Reinforcement Learning

SOLE-R1 एक वीडियो-भाषा तर्क मॉडल (video-language reasoning model) पेश करता है जो स्पैटियोटेम्पोरल चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग के माध्यम से सघन, प्रति-टाइमस्टेप प्रगति अनुमान उत्पन्न करके ऑन-रोबोट सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) के लिए एकमात्र रिवॉर्ड सिग्नल के रूप में कार्य करता है, जिससे रोबोट बिना ग्राउंड-ट्रुथ रिवॉर्ड्स या प्रदर्शनों के अनदेखे हेरफेर कार्यों में महारत हासिल करने में सक्षम होते हैं और साथ ही मजबूती और सफलता दर में मौजूदा विजन-लैंग्वेज इवैल्यूएटर्स से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Philip Schroeder, Thomas Weng, Karl Schmeckpeper, Eric Rosen, Stephen Hart, Ondrej Biza2026-03-31

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Kernel Dynamics under Path Entropy Maximization

SHARP: Short-Window Streaming for Accurate and Robust Prediction in Motion Forecasting

AutoDrive-P3AutoDrive\text{-}P^3AutoDrive-P3: Unified Chain of Perception-Prediction-Planning Thought via Reinforcement Fine-Tuning

A Position Statement on Endovascular Models and Effectiveness Metrics for Mechanical Thrombectomy Navigation, on behalf of the Stakeholder Taskforce for AI-assisted Robotic Thrombectomy (START)

Off-Axis Compliant RCM Joint with Near-Isotropic Stiffness and Minimal Parasitic Error

Cost-Matching Model Predictive Control for Efficient Reinforcement Learning in Humanoid Locomotion

Critic-Free Deep Reinforcement Learning for Maritime Coverage Path Planning on Irregular Hexagonal Grids

Dynamic Lookahead Distance via Reinforcement Learning-Based Pure Pursuit for Autonomous Racing

SOLE-R1: Video-Language Reasoning as the Sole Reward for On-Robot Reinforcement Learning

$AutoDrive\text{-}P^3$ : Unified Chain of Perception-Prediction-Planning Thought via Reinforcement Fine-Tuning