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🤖 मशीन लर्निंग

Learning responsibility allocations for multi-agent interactions: A differentiable optimization approach with control barrier functions

यह शोध पत्र कंट्रोल बैरियर फंक्शन्स और डिफरेंशिएबल ऑप्टिमाइज़ेशन को संयोजित करने वाले एक डेटा-संचालित ढांचे का प्रस्ताव करता है ताकि व्याख्या योग्य उत्तरदायित्व आवंटन (responsibility allocations) को सीखा जा सके, जो स्वायत्त एजेंटों को सुरक्षित, सामाजिक रूप से जागरूक बहु-एजेंट अंतःक्रियाओं के लिए अपने व्यवहार को मापने और समायोजित करने में सक्षम बनाता है।

Isaac Remy, David Fridovich-Keil, Karen Leung2026-03-11
🤖 मशीन लर्निंग

Morphological-Symmetry-Equivariant Heterogeneous Graph Neural Network for Robotic Dynamics Learning

यह शोध पत्र MS-HGNN को प्रस्तुत करता है, जो एक रूपात्मक-सममिति-तुल्यकालिक (morphological-symmetry-equivariant) विषम ग्राफ न्यूरल नेटवर्क है जो विभिन्न बहु-पिंड प्रणालियों (multi-body systems) के लिए गतिकी सीखने में उच्च सामान्यीकरण क्षमता और दक्षता प्राप्त करने हेतु रोबोटिक गतिज संरचनाओं और सममितियों को वास्तुशिल्प बाधाओं के रूप में एकीकृत करता है, जिसकी प्रभावशीलता को औपचारिक प्रमाणों और चतुष्पाद रोबोटों (quadruped robots) पर प्रयोगों के माध्यम से सत्यापित किया गया है।

Fengze Xie, Sizhe Wei, Yue Song, Yisong Yue, Lu Gan2026-03-11
💻 संगणक विज्ञान

Unveiling the Potential of iMarkers: Invisible Fiducial Markers for Advanced Robotics

यह शोध पत्र iMarkers को प्रस्तुत करता है, जो अदृश्य फिडुशियल मार्कर्स का एक नया वर्ग है जो केवल रोबोट और एआर (AR) उपकरणों द्वारा ही पहचाने जा सकते हैं, जो पारंपरिक मार्कर्स की दृश्य सौंदर्य संबंधी सीमाओं को दूर करते हुए अनुकूलन योग्य उत्पादन, सुदृढ़ पहचान एल्गोरिदम और विविध रोबोटिक्स परिदृश्यों में सिद्ध प्रभावशीलता प्रदान करते हैं।

Ali Tourani, Deniz Isinsu Avsar, Hriday Bavle, Jose Luis Sanchez-Lopez, Jan Lagerwall, Holger Voos2026-03-11
🤖 मशीन लर्निंग

A Distributional Treatment of Real2Sim2Real for Object-Centric Agent Adaptation in Vision-Driven Deformable Linear Object Manipulation

यह शोध पत्र एक एंड-टू-एंड रियल2सिम2रियल (Real2Sim2Real) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो विरूपणीय रैखिक वस्तु हेरफेर (deformable linear object manipulation) के लिए उपयोग किया जाता है, जो डोमेन-रैंडमाइज्ड सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) के लिए भौतिक पैरामीटर वितरणों का अनुमान लगाने हेतु लाइकलीहुड-फ्री इन्फरेंस (likelihood-free inference) को नियोजित करता है, जिससे सिमुलेशन से वास्तविक दुनिया में विसुओमोटर नीतियों (visuomotor policies) की ज़ीरो-शॉट तैनाती संभव हो पाती है।

Georgios Kamaras, Subramanian Ramamoorthy2026-03-11
💻 संगणक विज्ञान

Physics-Conditioned Grasping for Stable Tool Use

यह शोध पत्र इनवर्स टूल-यूज़ प्लानिंग (iTuP) और इसके संबद्ध स्टेबल डायनेमिक ग्रैस्प नेटवर्क (SDG-Net) को प्रस्तुत करता है, जो केवल धारणा या स्थिर ज्यामिति पर निर्भर रहने के बजाय, कार्य-प्रेरित वेंच (wrench) और टॉर्क को कम करने वाले ग्रैस्प का चयन करके रोबोटिक टूल उपयोग की सफलता को बढ़ाते हैं।

Noah Trupin, Zixing Wang, Ahmed H. Qureshi2026-03-11
💻 संगणक विज्ञान

You Only Pose Once: A Minimalist's Detection Transformer for Monocular RGB Category-level 9D Multi-Object Pose Estimation

YOPO एक न्यूनतम, सिंगल-स्टेज ट्रांसफॉर्मर फ्रेमवर्क है जो बिना किसी सूडो-डेप्थ (pseudo-depth) या CAD मॉडल के, मोनोकुलर RGB छवियों से 2D ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और कैटेगरी-लेवल 9-DoF पोस एस्टीमेशन को एकीकृत करता है, और कई बेंचमार्क पर स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Hakjin Lee, Junghoon Seo, Jaehoon Sim2026-03-11
💻 संगणक विज्ञान

Multi-Quadruped Cooperative Object Transport: Learning Decentralized Pinch-Lift-Move

यह शोध पत्र चार पैरों वाले रोबोटों की टीमों के लिए एक विकेंद्रीकृत, संचार-मुक्त शिक्षण ढांचे को प्रस्तुत करता है ताकि वे केवल भौतिक संपर्क के माध्यम से पकड़ने में असमर्थ वस्तुओं को सहयोगात्मक रूप से ले जा सकें, जिसमें एक पदानुक्रमित नीति और एक विशिष्ट पुरस्कार संरचना का उपयोग किया गया है ताकि कठोर यांत्रिक युग्मन के बिना मजबूत, स्केलेबल समन्वय प्राप्त किया जा सके।

Bikram Pandit, Aayam Kumar Shrestha, Alan Fern2026-03-11
💻 संगणक विज्ञान

Connectivity Maintenance and Recovery for Multi-Robot Motion Planning

यह शोध पत्र बेज़ियर कर्व्स (Bézier curves) पर आधारित एक रियल-टाइम MPC-CLF-CBF मोशन प्लानर प्रस्तावित करता है जो मल्टी-रोबोट फ्लीट्स को कनेक्टिविटी बनाए रखने, डेडलॉक के बिना बाधा-युक्त वातावरण में नेविगेट करने और कनेक्शन लॉस से उबरने में सक्षम बनाता है, जैसा कि आठ क्रेजीफ्लाई (Crazyflie) क्वाडरोटर्स के साथ सिमुलेशन और प्रयोगों द्वारा सत्यापित किया गया है।

Yutong Wang, Lishuo Pan, Yichun Qu, Tengxiang Wang, Nora Ayanian2026-03-11
💻 संगणक विज्ञान

NaviGait: Navigating Dynamically Feasible Gait Libraries using Deep Reinforcement Learning

NaviGait एक पदानुक्रमित ढांचा (hierarchical framework) है जो एक ऑफलाइन लाइब्रेरी से गतियों (gaits) को चुनने और उन्हें न्यूनतम रूप से मोर्फ करने के माध्यम से सुदृढ़, सहज द्विपाद चाल (bipedal locomotion) को संश्लेषित करने के लिए प्रक्षेपवक्र अनुकूलन (trajectory optimization) और डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग को जोड़ता है, जिससे संदर्भ गतियों के प्रति उच्च निष्ठा बनाए रखते हुए रिवॉर्ड डिज़ाइन को सरल बनाया जा सके और प्रशिक्षण को त्वरित किया जा सके।

Neil Janwani, Varun Madabushi, Maegan Tucker2026-03-11
🤖 कृत्रिम बुद्धिमत्ता

SynHLMA:Synthesizing Hand Language Manipulation for Articulated Object with Discrete Human Object Interaction Representation

यह शोध पत्र SynHLMA प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा (framework) है जो प्राकृतिक भाषा के निर्देशों को एक विविक्त मानव-वस्तु अंतःक्रिया प्रतिनिधित्व (discrete human-object interaction representation) के साथ संरेखित करके आर्टिकुलेटेड वस्तुओं के लिए हाथ हेरफेर अनुक्रमों (hand manipulation sequences) को संश्लेषित करता है, जिससे एम्बोडीड एआई (embodied AI) और रोबोटिक्स के अनुप्रयोगों के लिए सुदृढ़ ग्रैस्प जनरेशन, भविष्यवाणी और इंटरपोलेशन सक्षम होता है।

Wang zhi, Yuyan Liu, Liu Liu, Li Zhang, Ruixuan Lu, Dan Guo2026-03-11