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💻 computer science

Graph-of-Constraints Model Predictive Control for Reactive Multi-agent Task and Motion Planning

यह शोध पत्र ग्राफ-ऑफ-कॉन्स्ट्रेंट्स मॉडल प्रिडिक्टिव कंट्रोल (GoC-MPC) प्रस्तुत करता है, जो एक ट्रेनिंग-फ्री फ्रेमवर्क है जो आंशिक रूप से क्रमबद्ध कार्यों (partially ordered tasks), गतिशील एजेंट असाइनमेंट और पर्यावरण मॉडलों पर निर्भर हुए बिना वास्तविक दुनिया के व्यवधानों को संभालने में सक्षम, रोबस्ट, ऑनलाइन मल्टी-एजेंट टास्क और मोशन प्लानिंग को सक्षम करने के लिए MPC को एक सामान्यीकृत बाधा अनुक्रम मॉडल (generalized constraint sequence model) के साथ एकीकृत करता है।

Anastasios Manganaris, Jeremy Lu, Ahmed H. Qureshi, Suresh Jagannathan2026-03-20
⚡ electrical engineering

Fundamental Limits for Sensor-Based Control via the Gibbs Variational Principle

यह शोध पत्र गिब्स वेरिएशनल प्रिंसिपल (Gibbs variational principle) को लागू करके आंशिक अवलोकनों (partial observations) के तहत कॉज़ल फीडबैक नियंत्रकों की न्यूनतम अपेक्षित लागत पर एक स्व-सुसंगत, गणनीय निचली सीमा (lower bound) व्युत्पन्न करता है, जो मौजूदा सूचना-सैद्धांतिक दृष्टिकोणों की तुलना में एक अधिक सटीक और कड़ा प्रदर्शन बेंचमार्क प्रदान करता है जो प्रभावी नियंत्रण के सूचना-सीमित प्रभावों को समझने में विफल रहते हैं।

Vincent Pacelli, Evangelos A. Theodorou2026-03-20
🤖 machine learning

Scaling Sim-to-Real Reinforcement Learning for Robot VLAs with Generative 3D Worlds

यह शोध पत्र विविध, भाषा-संचालित सिमुलेशन वातावरण बनाने के लिए जनरेटिव 3D वर्ल्ड मॉडल्स का लाभ उठाकर रोबोट विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स के सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) फाइन-ट्यूनिंग को स्केल करने की एक विधि प्रस्तावित करता है, जो मॉडल की सामान्यता (generality) से समझौता किए बिना सिमुलेशन प्रदर्शन और वास्तविक दुनिया में स्थानांतरण (real-world transfer) दोनों में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Andrew Choi, Xinjie Wang, Zhizhong Su, Wei Xu2026-03-20
💻 computer science

Inductance-Based Force Self-Sensing in Fiber-Reinforced Pneumatic Twisted-and-Coiled Actuators

यह शोध पत्र एक स्व-संवेदी फाइबर-प्रबलित वायुचालित ट्विस्टेड-एंड-कोइल्ड एक्चुएटर प्रस्तुत करता है जो सटीक, कम हिस्टेरेसिस बल अनुमान प्राप्त करने के लिए एक कंडक्टिव निकेल वायर और इंडक्टेंस फीडबैक का उपयोग करता है, जो एक्सटेंडेड कलमन फिल्टर के साथ कंस्ट्रेंड ऑप्टिमाइज़ेशन को संयोजित करने वाले एक हाइब्रिड ऑब्जर्वर के माध्यम से किया जाता है, जिससे पारंपरिक डिजाइनों की अंतर्निहित हिस्टेरेसिस और प्रोप्रियोसेप्शन सीमाओं पर विजय प्राप्त होती है।

Yunsong Zhang, Tianlin Li, Mingyang Yang, Feitian Zhang2026-03-20
💻 computer science

ViTac-Tracing: Visual-Tactile Imitation Learning of Deformable Object Tracing

यह शोधपत्र ViTac-Tracing का प्रस्ताव करता है, जो एक एकीकृत विजुअल-टैक्टाइल इमिटेशन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो विविध देखे गए और अनदेखे ऑब्जेक्ट्स के माध्यम से सुदृढ़ 1D और 2D डिफॉर्मेबल ऑब्जेक्ट ट्रेसिंग प्राप्त करने के लिए कम लागत वाली टेलीऑपरेशन प्रणाली के साथ भारित स्थानीय और वैश्विक कार्य हानियों (task losses) को एकीकृत करता है।

Yongqiang Zhao, Haining Luo, Yupeng Wang, Emmanouil Spyrakos Papastavridis, Yiannis Demiris, Shan Luo2026-03-20
💻 computer science

DROID-SLAM in the Wild

यह शोध पत्र DROID-SLAM in the Wild को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढ़, वास्तविक समय का RGB SLAM सिस्टम है जो मल्टी-व्यू फीचर विसंगतियों से प्रति-पिक्सेल अनिश्चितता का अनुमान लगाने के लिए डिफरेंशिएबल, अनसर्टेन्टी-अवेयर बंडल एडजस्टमेंट का लाभ उठाकर अव्यवस्थित गतिशील वातावरण में अत्याधुनिक ट्रैकिंग और पुनर्निर्माण प्राप्त करता है।

Moyang Li, Zihan Zhu, Marc Pollefeys, Daniel Barath2026-03-20
💻 computer science

Articulated-Body Dynamics Network: Dynamics-Grounded Prior for Robot Learning

यह शोध पत्र आर्टिकुलेटेड-बॉडी डायनेमिक्स नेटवर्क (ABD-Net) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ग्राफ न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर है जो फॉरवर्ड डायनेमिक्स की कम्प्यूटेशनल संरचना को रोबोट पॉलिसी लर्निंग में एक इंडक्टिव बायस के रूप में समाहित करता है, जिससे मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में विविध रोबोटिक प्लेटफॉर्म्स पर बेहतर सैंपल एफिशिएंसी, जनरलाइजेशन और रियल-वर्ल्ड सिम-टू-रियल ट्रांसफर प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Sangwoo Shin, Kunzhao Ren, Xiaobin Xiong, Josiah Hanna2026-03-20
💻 computer science

Introducing M: A Modular, Modifiable Social Robot

यह शोध पत्र M को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स, कम लागत वाला और मॉड्यूलर सोशल रोबोट प्लेटफॉर्म है जिसे एक लचीले हार्डवेयर आर्किटेक्चर को ROS2-नेटिव सॉफ्टवेयर सुइट और सिमुलेशन वातावरण के साथ जोड़कर सोशल रोबोटिक्स अनुसंधान को गति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि पुनरुत्पादनीय, वास्तविक दुनिया के परिनियोजन और अनुदैर्ध्य अध्ययनों को सुगम बनाया जा सके।

Victor Nikhil Antony, Zhili Gong, Yoonjae Kim, Chien-Ming Huang2026-03-20
⚡ electrical engineering

Project-Based Learning for Robot Control Theory: A Robot Operating System (ROS) Based Approach

यह शोधपत्र रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम (ROS) और गेज़ेबो (Gazebo) सिम्युलेटर का उपयोग करते हुए छह प्रोजेक्ट-आधारित असाइनमेंटों का एक सेट प्रस्तुत करता है, जो रोबोटिक्स शिक्षा में गणितीय कठोरता और हार्डवेयर की सुलभता की चुनौतियों को दूर करने के लिए व्यावहारिक अनुभव के माध्यम से उन्नत नियंत्रण सिद्धांत (advanced control theory) की अवधारणाओं को प्रभावी ढंग से सिखाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

Siavash Farzan2026-03-19
💻 computer science

Stability analysis of admittance control using asymmetric stiffness matrix

यह शोध पत्र एक असममित स्टिफनेस मैट्रिक्स (asymmetric stiffness matrix) का उपयोग करने वाले रोबोट आर्म्स में एडमिटेंस कंट्रोल (admittance control) की अभिसरण स्थिरता (convergence stability) की जांच करता है, जो दृष्टिकोण की प्रभावशीलता को संपर्क-समृद्ध कार्यों (contact-rich tasks) में प्रदर्शित करने के लिए व्युत्पत्ति विधियों, एकीकरण रणनीतियों और प्रयोगात्मक सत्यापन को प्रदान करता है।

Toshiaki Tsuji, Yasuhiro Kato2026-03-19