cs.RO पेपर | Gist.Science

System Identification under Constraints and Disturbance: A Bayesian Estimation Approach

यह शोध पत्र एक स्केलेबल बेयसियन सिस्टम आइडेंटिफिकेशन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो भौतिक बाधाओं और घर्षण मॉडलों को हार्ड इक्वैलिटी कंस्ट्रेंट्स के रूप में एम्बेड करके, ऊर्जा-आधारित रिग्रेसर्स और कुशल रिकाटी रिकर्सन का उपयोग करते हुए, रोबोट स्टेट ट्रेजेक्टरीज और भौतिक मापदंडों का संयुक्त रूप से अनुमान लगाता है, जिससे चुनौतीपूर्ण वातावरण में बेहतर अनुमान सटीकता और उन्नत मॉडल प्रिडिक्टिव कंट्रोल प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Sergi Martinez, Steve Tonneau, Carlos Mastalli2026-02-19

💻 संगणक विज्ञान

Learning to unfold cloth: Scaling up world models to deformable object manipulation

यह शोध पत्र एक संशोधित DreamerV2 सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है जो सरफेस नॉर्मल्स और उन्नत डेटा ऑग्मेंटेशन को शामिल करता है ताकि एक रोबोट सिमुलेशन और ज़ीरो-शॉट भौतिक परिनियोजन (zero-shot physical deployment) के माध्यम से विभिन्न आकारों, आकारों और पैटर्न के कपड़ों को हवा में अनफोल्ड करने में सामान्यीकरण (generalize) कर सके।

Jack Rome, Stephen James, Subramanian Ramamoorthy2026-02-19

💻 संगणक विज्ञान

EgoScale: Scaling Dexterous Manipulation with Diverse Egocentric Human Data

EgoScale एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो एक विजन लैंग्वेज एक्शन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए 20,854 घंटों से अधिक के बड़े पैमाने के एर्गोसेंट्रिक (egocentric) मानव वीडियो का लाभ उठाता है, जो डेटा की मात्रा और प्रदर्शन के बीच एक लॉग-लीनियर स्केलिंग लॉ (log-linear scaling law) स्थापित करता है और एक दो-चरणीय स्थानांतरण रणनीति (two-stage transfer strategy) को सक्षम करता है जो विविध रोबोटिक स्वरूपों (embodiments) पर कुशल हेरफेर (dexterous manipulation) की सफलता दर और वन-शॉट अनुकूलन (one-shot adaptation) को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Ruijie Zheng, Dantong Niu, Yuqi Xie, Jing Wang, Mengda Xu, Yunfan Jiang, Fernando Castañeda, Fengyuan Hu, You Liang Tan (…)2026-02-19

📊 सांख्यिकी

ETGL-DDPG: A Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm for Sparse Reward Continuous Control

यह शोध पत्र ETGL-DDPG का प्रस्ताव करता है, जो एक उन्नत डीप डिटरमिनिस्टिक पॉलिसी ग्रेडिएंट एल्गोरिदम है जो निरंतर नियंत्रण कार्यों (continuous control tasks) में स्पार्स रिवॉर्ड चुनौतियों को प्रभावी ढंग से संबोधित करने के लिए $\epsilon_t$ -greedy अन्वेषण, एक डुअल एक्सपीरियंस रिप्ले बफर (GDRB), और लॉन्गएस्ट $n$ -स्टेप रिटर्न्स को एकीकृत करता है, जो अत्याधुनिक विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Ehsan Futuhi, Shayan Karimi, Chao Gao, Martin Müller2026-02-18

💻 संगणक विज्ञान

Fast and Near-Optimal Collision-Free Robot Scheduling On Paths

यह शोध पत्र पाथ ग्राफ पर इष्टतम रोबोट शेड्यूलिंग के लिए एक नवीन पूर्णांक प्रोग्रामिंग (integer programming) सूत्रीकरण प्रस्तुत करता है और यह प्रदर्शित करता है कि एक डायनेमिक प्रोग्रामिंग एल्गोरिदम (PA), ग्रीडी और रैंडमाइज्ड बेसलाइनों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, जो इष्टतम पूर्णांक प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण की तुलना में कई गुना तेज़ी से निकट-इष्टतम, टकराव-मुक्त शेड्यूल तैयार करता है।

Duncan Adamson, Nathan Flaherty, Igor Potapov, Paul G. Spirakis, Elena Zamaraeva2026-02-18

🤖 कृत्रिम बुद्धिमत्ता

Learning-Based Planning for Improving Science Return of Earth Observation Satellites

यह शोध पत्र पृथ्वी अवलोकन उपग्रहों में गतिशील लक्ष्यीकरण के लिए दो लर्निंग-आधारित दृष्टिकोण, सुदृढीकरण (reinforcement) और अनुकरण (imitation) लर्निंग प्रस्तुत करता है, जो वैज्ञानिक डेटा संग्रह को अनुकूलित करने में मौजूदा ह्यूरिस्टिक विधियों से क्रमशः 10.0% और 13.7% बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Abigail Breitfeld, Alberto Candela, Juan Delfa, Akseli Kangaslahti, Itai Zilberstein, Steve Chien, David Wettergreen2026-02-18

💻 संगणक विज्ञान

OSCAR: An Ovipositor-Inspired Self-Propelling Capsule Robot for Colonoscopy

यह शोध पत्र OSCAR प्रस्तुत करता है, जो एक अंडोन्मुख (ovipositor) से प्रेरित स्व-चालित कैप्सूल रोबोट है, जो विस्कोइलास्टिक (viscoelastic) कोलन में विश्वसनीय, कम-भार वाले संचलन के लिए नियंत्रित घर्षण अनिसोट्रॉपी (friction anisotropy) उत्पन्न करने हेतु एक स्प्रिंग-लोडेड कैम सिस्टम का उपयोग करता है, और विश्लेषणात्मक मॉडलिंग एवं एक्स-विवो (ex-vivo) प्रयोगों द्वारा प्रमाणित नैदानिक रूप से प्रासंगिक गति प्राप्त करता है।

Mostafa A. Atalla, Anand S. Sekar, Remi van Starkenburg, David J. Jager, Aimée Sakes, Michaël Wiertlewski, Paul Breedvel (…)2026-02-18

🤖 कृत्रिम बुद्धिमत्ता

ActionCodec: What Makes for Good Action Tokenizers

यह शोध पत्र ActionCodec को प्रस्तुत करता है, जो सूचना-सैद्धांतिक (information-theoretic) डिज़ाइन सिद्धांतों द्वारा निर्देशित एक उच्च-प्रदर्शन वाला एक्शन टोकेनाइज़र है, जो VLA प्रशिक्षण दक्षता को अनुकूलित करता है और बिना रोबोटिक्स प्री-ट्रेनिंग के LIBERO जैसे बेंचमार्क पर अत्याधुनिक (state-of-the-art) सफलता दर प्राप्त करता है।

Zibin Dong, Yicheng Liu, Shiduo Zhang, Baijun Ye, Yifu Yuan, Fei Ni, Jingjing Gong, Xipeng Qiu, Hang Zhao, Yinchuan Li (…)2026-02-18

💻 संगणक विज्ञान

One Agent to Guide Them All: Empowering MLLMs for Vision-and-Language Navigation via Explicit World Representation

यह शोध पत्र विजन-एंड-लैंग्वेज नेविगेशन के लिए एक डिकपल्ड फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को एक इंटरैक्टिव मेट्रिक वर्ल्ड रिप्रेजेंटेशन और काउंटरफैक्चुअल रीजनिंग के साथ सशक्त बनाता है, जिससे सिमुलेशन और विविध वास्तविक दुनिया के रोबोटिक डिप्लॉयमेंट्स दोनों में स्टेट-ऑफ-द-आर्ट ज़ीरो-शॉट प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Zerui Li, Hongpei Zheng, Fangguo Zhao, Aidan Chan, Jian Zhou, Sihao Lin, Shijie Li, Qi Wu2026-02-18

🤖 कृत्रिम बुद्धिमत्ता

VLM-DEWM: Dynamic External World Model for Verifiable and Resilient Vision-Language Planning in Manufacturing

यह शोध पत्र VLM-DEWM को प्रस्तुत करता है, जो एक संज्ञानात्मक आर्किटेक्चर (cognitive architecture) है जो एक निरंतर, क्वेरी करने योग्य बाहरी विश्व मॉडल से तर्क को अलग करके गतिशील विनिर्माण में विजन-लैंग्वेज प्लानिंग को बढ़ाता है ताकि सत्यापन योग्य स्टेट ट्रैकिंग और लक्षित विफलता रिकवरी सक्षम की जा सके, जिससे बेसलाइन सिस्टम की तुलना में सटीकता और लचीलेपन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Guoqin Tang, Qingxuan Jia, Gang Chen, Tong Li, Zeyuan Huang, Zihang Lv, Ning Ji2026-02-18

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