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⚡ विद्युत इंजीनियरिंग

Development of a Deep Learning-Driven Control Framework for Exoskeleton Robots

यह अध्ययन एक सात-डिग्री-ऑफ-फ्रीडम एक्सोस्केलेटन रोबोट के लिए एक कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल, डीप लर्निंग-संचालित हाइब्रिड नियंत्रण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो टॉर्क भविष्यवाणी के लिए एक प्रशिक्षित न्यूरल नेटवर्क और त्रुटि क्षतिपूर्ति के लिए एक PD कंट्रोलर का उपयोग करता है, जिससे पारंपरिक गैररेखीय नियंत्रण विधियों की तुलना में कम कम्प्यूटेशनल बोझ के साथ सटीक प्रक्षेपवक्र ट्रैकिंग (ट्रैजेक्टरी ट्रैकिंग) प्राप्त होती है।

Sk Hasan2026-03-02
💻 संगणक विज्ञान

Distributed Lloyd-Based algorithm for uncertainty-aware multi-robot under-canopy flocking

यह शोध पत्र एक वितरित, अनिश्चितता-जागरूक एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो बिना किसी पूर्व पर्यावरणीय ज्ञान या स्पष्ट संचार के, केवल ऑन-बोर्ड सेंसिंग का उपयोग करके, जटिल अंडर-कैनोपी वातावरण में निरंतर ऊंचाई पर मल्टी-रोबोट फ्लॉकिंग को सक्षम बनाता है, जबकि टकराव से बचाव और निकटता रखरखाव की गारंटी देता है।

Manuel Boldrer, Vit Kratky, Viktor Walter, Martin Saska2026-03-02
🤖 मशीन लर्निंग

Apple: Toward General Active Perception via Reinforcement Learning

यह शोध पत्र APPLE को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो स्पर्श अन्वेषण (tactile exploration) सहित विविध रोबोटिक कार्यों के लिए सक्रिय धारणा (active perception) हेतु एक बहुमुखी, सामान्य-उद्देश्यीय समाधान बनाने के लिए एक ट्रांसफार्मर-आधारित धारणा मॉड्यूल और निर्णय लेने वाली नीति को संयुक्त रूप से प्रशिक्षित करता है।

Tim Schneider, Cristiana de Farias, Roberto Calandra, Liming Chen, Jan Peters2026-03-02
💻 संगणक विज्ञान

Robot Excavation and Manipulation of Geometrically Cohesive Granular Media

यह शोध पत्र एक रोबोफिजिकल मॉडल और प्रयोगात्मक ढांचा प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे रोबोटिक झुंड ज्यामितीय रूप से सुसंगत दानेदार माध्यमों से स्वायत्त रूप से एलीटियरी (aleatory) वास्तुकला का निर्माण कर सकते हैं, जिससे यह प्रकट होता है कि प्रारंभिक सबस्ट्रेट संकुचन एंटैंगलमेंट (entanglement) के माध्यम से उत्खनन प्रदर्शन और सामग्री की मजबूती को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है।

Laura Treers, Daniel Soto, Joonha Hwang, Michael A. D. Goodisman, Daniel I. Goldman2026-03-02
💻 संगणक विज्ञान

Attentive Feature Aggregation or: How Policies Learn to Stop Worrying about Robustness and Attend to Task-Relevant Visual Cues

यह शोधपत्र अटेंटिव फीचर एग्रीगेशन (AFA) को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का पूलिंग तंत्र है जो पूर्व-प्रशिक्षित विजुअल रिप्रेजेंटेशन्स के साथ प्रशिक्षित विज़ुओमोटर पॉलिसियों की मजबूती को बढ़ाता है, क्योंकि यह विज़ुअल डिस्ट्रैक्टर्स को अनदेखा करते हुए कार्य-प्रासंगिक संकेतों पर चुनिंदा रूप से ध्यान केंद्रित करना सीखता है, जिससे यह महंगी डेटा ऑग्मेंटेशन या मॉडल फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता के बिना विचलित वातावरणों में मानक दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Nikolaos Tsagkas, Andreas Sochopoulos, Duolikun Danier, Sethu Vijayakumar, Alexandros Kouris, Oisin Mac Aodha, Chris Xia (…)2026-03-02
🤖 कृत्रिम बुद्धिमत्ता

SocialNav: Training Human-Inspired Foundation Model for Socially-Aware Embodied Navigation

SocialNav एक सामाजिक रूप से जागरूक एम्बोडीड नेविगेशन के लिए एक पदानुक्रमित फाउंडेशन मॉडल पेश करता है, जिसे 7-मिलियन-नमूना वाले बड़े पैमाने के डेटासेट और एक नवीन सोशली-अवेयर फ्लो एक्सप्लोरेशन GRPO फ्रेमवर्क पर प्रशिक्षित किया गया है ताकि नेविगेशन सफलता और सामाजिक अनुपालन दोनों में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

Ziyi Chen, Yingnan Guo, Zedong Chu, Minghua Luo, Yanfen Shen, Mingchao Sun, Junjun Hu, Shichao Xie, Kuan Yang, Pei Shi (…)2026-03-02
🤖 कृत्रिम बुद्धिमत्ता

Automating the Refinement of Reinforcement Learning Specifications

यह शोध पत्र AutoSpec को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो साउंडनेस (soundness) को बनाए रखते हुए अतिरिक्त मार्गदर्शन प्रदान करने के लिए SpectRL ग्राफ्स की खोज और संशोधन करके सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) के लिए मोटे तौर पर परिभाषित (coarse-grained) तार्किक विनिर्देशों (logical specifications) को स्वचालित रूप से परिष्कृत करता है, जिससे एजेंटों को अधिक जटिल नियंत्रण कार्यों को हल करने में सक्षम बनाया जा सके।

Tanmay Ambadkar, Đorđe Žikelić, Abhinav Verma2026-03-02
🤖 कृत्रिम बुद्धिमत्ता

Geometric-Photometric Event-based 3D Gaussian Ray Tracing

यह शोध पत्र एक नवीन इवेंट-आधारित 3D गॉसियन स्प्लेटिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो उच्च टेम्पोरल रेजोल्यूशन और तीक्ष्ण किनारों के विवरण के साथ स्टेट-ऑफ-द-आर्ट, प्रायर-फ्री 3D पुनर्निर्माण प्राप्त करने के लिए ज्योमेट्री और रेडिएंस रेंडरिंग को क्रमशः इवेंट-दर-इवेंट और स्नैपशॉट-आधारित शाखाओं में अलग करता है।

Kai Kohyama, Yoshimitsu Aoki, Guillermo Gallego, Shintaro Shiba2026-03-02
💻 संगणक विज्ञान

RoboMIND 2.0: A Multimodal, Bimanual Mobile Manipulation Dataset for Generalizable Embodied Intelligence

यह शोध पत्र RoboMIND 2.0 को प्रस्तुत करता है, जो स्पर्श संबंधी डेटा (tactile data) और डिजिटल ट्विन्स से समृद्ध 310K वास्तविक दुनिया के द्विपक्षीय (bimanual) और मोबाइल मैनिपुलेशन प्रक्षेपवक्रों (trajectories) का एक बड़े पैमाने का मल्टीमॉडल डेटासेट है, साथ ही इसमें MIND-2 पदानुक्रमित प्रणाली (hierarchical system) भी शामिल है जो विविध रोबोटिक स्वरूपों (embodiments) में सामान्यीकरण योग्य एम्बोडीड इंटेलिजेंस प्राप्त करने के लिए ऑफलाइन सुदृढीकरण शिक्षण (offline reinforcement learning) का लाभ उठाती है।

Chengkai Hou, Kun Wu, Jiaming Liu, Zhengping Che, Di Wu, Fei Liao, Guangrun Li, Jingyang He, Qiuxuan Feng, Zhao Jin, Che (…)2026-03-02
💻 संगणक विज्ञान

Point Bridge: 3D Representations for Cross Domain Policy Learning

पॉइंट ब्रिज (Point Bridge) एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो विजन-लैंग्वेज मॉडल्स के माध्यम से निकाले गए एकीकृत, डोमेन-अज्ञेय बिंदु-आधारित (point-based) निरूपणों का लाभ उठाकर रोबोटिक मैनिपुलेशन के लिए ज़ीरो-शॉट सिम-टू-रियल पॉलिसी ट्रांसफर को सक्षम बनाता है, जिससे दृश्य डोमेन अंतराल (visual domain gaps) को दूर किया जा सके और पूर्व विधियों की तुलना में महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त किया जा सके।

Siddhant Haldar, Lars Johannsmeier, Lerrel Pinto, Abhishek Gupta, Dieter Fox, Yashraj Narang, Ajay Mandlekar2026-03-02