🦾 Category

cs.RO

4829 पेपर

⚡ विद्युत इंजीनियरिंग

Safe and Optimal Learning from Preferences via Weighted Temporal Logic with Applications in Robotics and Formula 1

यह शोध पत्र स्वायत्त प्रणालियों के लिए एक सुरक्षा-गारंटीकृत और इष्टतम शिक्षण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो प्राथमिकता-आधारित शिक्षण समस्याओं को मिश्रित-पूर्णांक रैखिक कार्यक्रमों (Mixed-Integer Linear Programs) के रूप में कुशलतापूर्वक हल करने के लिए संरचनात्मक छंटाई (structural pruning) और लॉग-ट्रांसफॉर्म तकनीकों के साथ भारित सिग्नल टेम्पोरल लॉजिक (Weighted Signal Temporal Logic - WSTL) का उपयोग करता है, जिसे रोबोटिक नेविगेशन और फॉर्मूला 1 रेसिंग में प्रयोगों के माध्यम से सत्यापित किया गया है।

Ruya Karagulle, Cristian-Ioan Vasile, Necmiye Ozay2026-03-12
💻 संगणक विज्ञान

MergeVLA: Cross-Skill Model Merging Toward a Generalist Vision-Language-Action Agent

MergeVLA एक मर्जिंग-ओरिएंटेड विजन-लैंग्वेज-एक्शन आर्किटेक्चर है जो टास्क-मास्क्ड स्पार्स LoRA एडेप्टर्स और क्रॉस-अटेंशन-ओनली एक्शन एक्सपर्ट्स को पेश करके मौजूदा VLA एक्सपर्ट्स की नॉन-मर्जिएबिलिटी (विलय न होने की क्षमता) को दूर करता है, जिससे एक एकल जनरलिस्ट एजेंट को बिना किसी प्रदर्शन गिरावट के विविध कार्यों और एम्बॉडिमेंट्स को मजबूती से संभालने में सक्षम बनाया जा सके।

Yuxia Fu, Zhizhen Zhang, Yuqi Zhang, Zijian Wang, Zi Huang, Yadan Luo2026-03-12
🤖 कृत्रिम बुद्धिमत्ता

CostNav: A Navigation Benchmark for Real-World Economic-Cost Evaluation of Physical AI Agents

यह शोध पत्र CostNav प्रस्तुत करता है, जो पहला भौतिकी-आधारित (physics-grounded) नेविगेशन बेंचमार्क है जो वास्तविक दुनिया के आर्थिक डेटा का उपयोग करके स्वायत्त एजेंटों का मूल्यांकन करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि वर्तमान विधियाँ, हार्डवेयर और आर्किटेक्चर में भिन्न होने के बावजूद, नकारात्मक योगदान मार्जिन (negative contribution margins) के कारण आर्थिक व्यवहार्यता प्राप्त करने में विफल रहती हैं।

Haebin Seong, Sungmin Kim, Yongjun Cho, Myunchul Joe, Geunwoo Kim, Yubeen Park, Sunhoo Kim, Yoonshik Kim, Suhwan Choi, J (…)2026-03-12
🤖 मशीन लर्निंग

Partially Equivariant Reinforcement Learning in Symmetry-Breaking Environments

यह शोध पत्र पार्शियली इक्विवेरिएंट रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (Partially Equivariant Reinforcement Learning) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो स्थानीय समरूपता (local symmetry) के आधार पर चयनात्मक रूप से ग्रुप-इनवेरिएंट या मानक बेलमैन बैकअप लागू करके, सिमेट्री-ब्रेकिंग वातावरणों में त्रुटि प्रसार (error propagation) को कम करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर सैंपल दक्षता और सामान्यीकरण प्राप्त होता है।

Junwoo Chang, Minwoo Park, Joohwan Seo, Roberto Horowitz, Jongmin Lee, Jongeun Choi2026-03-12
🤖 मशीन लर्निंग

Cross-embodied Co-design for Dexterous Hands

यह शोध पत्र एक सह-डिज़ाइन (co-design) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो रोबोटिक हाथ की आकृति विज्ञान (morphology) और नियंत्रण नीतियों (control policies) को एक साथ अनुकूलित करता है ताकि 24 घंटों से कम समय में कार्य-विशिष्ट दक्ष हाथों के एंड-टू-एंड डिज़ाइन, निर्माण और परिनियोजन को सक्षम बनाया जा सके।

Kehlani Fay, Darin Anthony Djapri, Anya Zorin, James Clinton, Ali El Lahib, Hao Su, Michael T. Tolley, Sha Yi, Xiaolong (…)2026-03-12
🤖 कृत्रिम बुद्धिमत्ता

World Models That Know When They Don't Know - Controllable Video Generation with Calibrated Uncertainty

यह शोधपत्र C3 का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन अनिश्चितता मात्रा निर्धारण (uncertainty quantification) विधि है जो नियंत्रित वीडियो मॉडलों को लेटेंट स्पेस में अनिश्चितता का अनुमान लगाने और कड़ाई से उचित स्कोरिंग नियमों (strictly proper scoring rules) का उपयोग करने के माध्यम से सब-पैच स्तर पर उच्च-रिज़ॉल्यूशन, कैलिब्रेटेड कॉन्फिडेंस हीटमैप उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित करती है, जिससे रोबोटिक्स अनुप्रयोगों के लिए विश्वसनीय मतिभ्रम पहचान (hallucination detection) और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन पहचान सक्षम होती है।

Zhiting Mei, Tenny Yin, Micah Baker, Ola Shorinwa, Anirudha Majumdar2026-03-12
🤖 कृत्रिम बुद्धिमत्ता

Moving On, Even When You're Broken: Fail-Active Trajectory Generation via Diffusion Policies Conditioned on Embodiment and Task

यह शोध पत्र DEFT को प्रस्तुत करता है, जो एक डिफ्यूजन-आधारित प्रक्षेपवक्र जनरेटर (trajectory generator) है जो रोबोटों को मनमाने ढंग से होने वाली एक्टुएशन विफलताओं (actuation failures) के तहत भी कार्यों को सफलतापूर्वक पूरा करके फेल-एक्टिव ऑपरेशन प्राप्त करने में सक्षम बनाता है, जो सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया दोनों परिदृश्यों में शास्त्रीय तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए मजबूत ज़ीरो-शॉट सामान्यीकरण (zero-shot generalization) प्रदर्शित करता है।

Gilberto G. Briscoe-Martinez, Yaashia Gautam, Rahul Shetty, Anuj Pasricha, Marco M. Nicotra, Alessandro Roncone2026-03-12
💻 संगणक विज्ञान

Model-Free Co-Optimization of Manufacturable Sensor Layouts and Deformation Proprioception

यह शोध पत्र एक मॉडल-मुक्त, डेटा-संचालित कम्प्यूटेशनल पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो भौतिक सिमुलेशन मॉडल की आवश्यकता को समाप्त करते हुए, विनिर्माण क्षमता सुनिश्चित करने के साथ ही विरूपण प्रोप्रियोसेप्शन (deformation proprioception) सटीकता को बढ़ाने के लिए लचीले सेंसरों के लेआउट और आकार भविष्यवाणी नेटवर्क के मापदंडों को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है।

Yingjun Tian, Guoxin Fang, Aoran Lyu, Xilong Wang, Zikang Shi, Yuhu Guo, Weiming Wang, Charlie C. L. Wang2026-03-12
💻 संगणक विज्ञान

Cross-Hand Latent Representation for Vision-Language-Action Models

यह शोध पत्र XL-VLA को प्रस्तुत करता है, जो एक विजन-लैंग्वेज-एक्शन फ्रेमवर्क है जो स्केलेबल क्रॉस-एम्बॉडमेंट ट्रेनिंग को सक्षम करने और विविध रोबोटिक हाथों में डेक्सट्रस मैनिपुलेशन प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक एकीकृत, एम्बॉडमेंट-इनवेरिएंट लेटेंट एक्शन स्पेस का उपयोग करता है।

Guangqi Jiang, Yutong Liang, Jianglong Ye, Jia-Yang Huang, Changwei Jing, Rocky Duan, Pieter Abbeel, Xiaolong Wang, Xuey (…)2026-03-12
💻 संगणक विज्ञान

Dance2Hesitate: A Multi-Modal Dataset of Dancer-Taught Hesitancy for Understandable Robot Motion

यह शोध पत्र "Dance2Hesitate" प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स मल्टी-मोडल डेटासेट है जिसमें तीन हिचकिचाहट स्तरों के बीच सिंक्रोनाइज़्ड किनेस्थेटिक रोबोट टीचिंग और डांसर मोशन कैप्चर डेटा शामिल है, जिसे मानव-रोबोट सहयोग में बोधगम्य, संदर्भ-जागरूक हिचकिचाहट के अध्ययन और बेंचमार्किंग को सुगम बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Srikrishna Bangalore Raghu, Anna Soukhovei, Divya Sai Sindhuja Vankineni, Alexandra Bacula, Alessandro Roncone2026-03-12