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💻 computer science

GraspADMM: Improving Dexterous Grasp Synthesis via ADMM Optimization

यह शोध पत्र GraspADMM का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ग्रैस्प सिंथेसिस फ्रेमवर्क है जो लक्ष्य संपर्क बिंदुओं (target contact points) को हैंड किनेमैटिक्स से अलग करने के लिए अल्टरनेटिंग डायरेक्शन मेथड ऑफ मल्टीप्लायर्स (ADMM) का लाभ उठाता है, जिससे उच्च ग्रैस्प विविधता, सख्त टकराव-मुक्त व्यवहार्यता और अनुकूलित गतिशील स्थिरता को एक साथ प्राप्त किया जाता है और साथ ही यह अत्याधुनिक बेसलाइनों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Liangwang Ruan, Jiayi Chen, He Wang, Baoquan Chen2026-03-17
🤖 machine learning

Benchmarking the Energy Cost of Assurance in Neuromorphic Edge Robotics

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि ब्रेनचिप अकिडा (BrainChip Akida) प्रोसेसर पर पदानुक्रमित टेम्पोरल डिफेंस (Hierarchical Temporal Defense) फ्रेमवर्क न्यूरोमॉर्फिक एज रोबोटिक्स में प्रतिकूल हमलों (adversarial attacks) को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है और साथ ही प्रति अनुमान ऊर्जा खपत को लगभग 45 माइक्रो जूल तक कम करता है, जो यह सिद्ध करता है कि इवेंट-ड्रिवन स्पर्सिटी (event-driven sparsity) उच्च-आश्वासन सुदृढ़ता और ऊर्जा स्थिरता के बीच एक बेहतर संतुलन सक्षम करती है।

Sylvester Kaczmarek2026-03-17
💻 computer science

Path-conditioned Reinforcement Learning-based Local Planning for Long-Range Navigation

यह शोध पत्र एक सुदृढीकरण अधिगम (रिनफोर्समेंट लर्निंग) आधारित स्थानीय योजनाकार (लोकल प्लॅनर) प्रस्तावित करता है जो वैश्विक पथ सूचना पर निहित रूप से निर्भर करता है ताकि उच्च-गुणवत्ता वाले पथ उपलब्ध होने पर लंबी दूरी के नेविगेशन दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके, जबकि पथ मार्गदर्शन के क्षीण या अनुपस्थित होने पर भी मजबूत आधारभूत प्रदर्शन बनाए रखा जा सके।

Mateo Haro, Julia Richter, Fan Yang, Cesar Cadena, Marco Hutter2026-03-17
🤖 machine learning

Pixel-level Scene Understanding in One Token: Visual States Need What-is-Where Composition

यह शोध पत्र CroBo प्रस्तुत करता है, जो एक स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) विजुअल स्टेट लर्निंग फ्रेमवर्क है जो एक सिंगल टोकन में सूक्ष्म "क्या-कहाँ-है" (what-is-where) दृश्य संरचना को एनकोड करने के लिए ग्लोबल-टू-लोकल रिकंस्ट्रक्शन ऑब्जेक्टिव का उपयोग करता है, जिससे गतिशील दृश्य इंटरैक्शन को प्रभावी ढंग से कैप्चर करके रोबोटिक पॉलिसी लर्निंग में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Seokmin Lee, Yunghee Lee, Byeonghyun Pak, Byeongju Woo2026-03-17
💻 computer science

Data-Driven Autoregressive Power Prediction for GTernal Robots in the Robotarium

यह शोध पत्र Robotarium में GTernal रोबोट्स के लिए एक हल्का, डेटा-संचालित ऑटोरेग्रेसिव प्रेडिक्टर प्रस्तुत करता है जो मजबूत टेम्पोरल ऑटोकोरिलेशन का लाभ उठाकर उच्च-सटीक, वास्तविक समय की बिजली खपत पूर्वानुमान प्राप्त करता है, जिससे अनदेखे रोबोट्स और व्यवहारों के बीच ज़ीरो-शॉट ट्रांसफर के साथ ऊर्जा-जागरूक मल्टी-रोबोट एल्गोरिदम सक्षम होता है।

Yassin Abdelmeguid, Ammar Hasan2026-03-17
💻 computer science

ToMPC: Task-oriented Model Predictive Control via ADMM for Safe Robotic Manipulation

यह शोध पत्र ToMPC का प्रस्ताव करता है, जो एक कार्य-उन्मुख मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल फ्रेमवर्क है जो जटिल अनुकूलन (ऑप्टिमाइज़ेशन) को DDP और QP उप-समस्याओं में विभाजित करने के लिए ADMM का उपयोग करता है, जिससे एक फ्रैंका पांडा रोबोट को बाधित खुले वर्कस्पेस में हेरफेर (मैनिपुलेशन) के लिए वास्तविक समय में सुरक्षित, कुशल और रेडंडेंट मोशन और फोर्स ट्राजेक्टरीज की योजना बनाने में सक्षम बनाया जा सके।

Xinyu Jia, Wenxin Wang, Jun Yang, Yongping Pan, Haoyong Yu2026-03-17
💻 computer science

Vision-guided Autonomous Dual-arm Extraction Robot for Bell Pepper Harvesting

यह शोध पत्र VADER को प्रस्तुत करता है, जो एक विज़न-गाइडेड स्वायत्त डुअल-आर्म मोबाइल रोबोट है जिसे अनस्ट्रक्चर्ड आउटडोर वातावरण में बेल पेपर (शिमला मिर्च) की कटाई के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें एक नया पदानुक्रमित (hierarchical) डेटासेट पर प्रशिक्षित एक मजबूत परसेप्शन पाइपलाइन है और जो प्रति फल 100 सेकंड से कम के चक्र समय के साथ 60% से अधिक की हार्वेस्ट सफलता दर प्राप्त करता है।

Kshitij Madhav Bhat, Tom Gao, Abhishek Mathur, Rohit Satishkumar, Francisco Yandun, Dominik Bauer, Nancy Pollard2026-03-17
🔢 mathematics

Distributional Uncertainty and Adaptive Decision-Making in System

यह शोध पत्र डिज़ाइन परिणामों को संभाव्यता वितरण (probability distributions) के रूप में मॉडल करके और मार्कोव-कर्नेल पुन: पैरामीटराइजेशन (Markov-kernel re-parameterizations) के माध्यम से अनुकूलन योग्य निर्णय लेने में सक्षम बनाकर, वितरण संबंधी अनिश्चितता (distributional uncertainty) को संभालने के लिए मोनोटोन को-डिज़ाइन फ्रेमवर्क का विस्तार करता है, जिससे संभावabilistic जोखिमों और बहु-चरणीय डिज़ाइन विकल्पों को पकड़ने में पारंपरिक अंतराल-आधारित मॉडलों की सीमाओं को दूर किया जा सकता है।

Yujun Huang, Gioele Zardini2026-03-17
⚡ electrical engineering

Amortizing Trajectory Diffusion with Keyed Drift Fields

यह शोधपत्र कीड ड्रिफ्टिंग पॉलिसीज़ (KDP) को प्रस्तुत करता है, जो एक वन-स्टेप ट्राजेक्टरी जनरेटर है जो डिफ्यूजन-आधारित प्लानर्स की उच्च इन्फरेंस लेटेंसी (inference latency) पर काबू पाने के लिए एक कंडीशनिंग-अवेयर ड्रिफ्ट-फील्ड ऑब्जेक्टिव का उपयोग करता है ताकि महत्वपूर्ण रूप से कम कम्प्यूटेशनल लागत के साथ मल्टीमॉडल, रिसीडिंग-होरिज़ोन प्लानिंग (receding-horizon planning) प्राप्त की जा सके।

Gokul Puthumanaillam, Melkior Ornik2026-03-17
💻 computer science

Navigation beyond Wayfinding: Robots Collaborating with Visually Impaired Users for Environmental Interactions

यह शोध पत्र एक सहयोगात्मक मानव-रोबोट मार्गदर्शन प्रणाली प्रस्तुत करता है जो जटिल पर्यावरणीय अंतःक्रियाओं को सुगम बनाने के लिए एक रोबोट के सटीक स्थानीयकरण को दृष्टिबाधित उपयोगकर्ता की शारीरिक हेरफेर क्षमताओं के साथ एकीकृत करता है, जो पारंपरिक सफेद छड़ियों और गैर-अनुकूली मार्गदर्शन प्रणालियों की तुलना में बेहतर सुरक्षा और दक्षता प्रदर्शित करता है।

Shaojun Cai, Nuwan Janaka, Ashwin Ram, Janidu Shehan, Yingjia Wan, Kotaro Hara, David Hsu2026-03-17