🤖 मशीन लर्निंग

Learning Transferability: A Two-Stage Reinforcement Learning Approach for Enhancing Quadruped Robots' Performance in U-Shaped Stair Climbing

यह शोध पत्र एक दो-चरणीय डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो एक यूनिट्री गो2 (Unitree Go2) क्वाड्रुपेड रोबोट को स्वायत्त रूप से U-आकार की सीढ़ियाँ चढ़ने के लिए सफलतापूर्वक प्रशिक्षित करता है और विभिन्न अन्य सीढ़ी ज्यामितियों, जिनमें सीधी, L-आकार की और सर्पिल (spiral) संरचनाएं शामिल हैं, में नीति की सुदृढ़ हस्तांतरणीयता का प्रदर्शन करता है।

Baixiao Huang, Baiyu Huang, Yu Hou2026-02-17
💻 संगणक विज्ञान

Simulation-based Learning of Electrical Cabinet Assembly Using Robot Skills

यह शोध पत्र एक सिमुलेशन-संचालित दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग को पैरामीट्रिजेबल रोबोट स्किल्स और यथार्थवादी भौतिकी-आधारित जॉइनिंग मॉडल्स के साथ जोड़ता है ताकि डीएन-रेल्स (DIN-rails) पर इलेक्ट्रिकल टर्मिनल्स के फोर्स-कंट्रोल्ड असेंबली को सफलतापूर्वक ऑटोमेट किया जा सके, जिससे बिना किसी अतिरिक्त ट्यूनिंग के सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया दोनों परिवेशों में उच्च सफलता दर प्राप्त की जा सकती है।

Arik Laemmle, Balázs András Bálint, Philipp Tenbrock, Frank Naegele, David Traunecker, József Váncza, Marco F. Huber2026-02-17
💻 संगणक विज्ञान

Real-time Monocular 2D and 3D Perception of Endoluminal Scenes for Controlling Flexible Robotic Endoscopic Instruments

यह शोध पत्र एक वास्तविक समय (real-time) मोनोक्यूलर विजुअल परसेप्शन प्लेटफॉर्म प्रस्तुत करता है, जिसमें लर्निंग-आधारित 2D/3D एल्गोरिदम और एक भौतिकी-आधारित सिम्युलेटर शामिल है, जो एंडोल्यूमिनल सर्जरी के लिए कॉन्टिन्यूम रोबोटिक एंडोस्कोपिक उपकरणों के नियंत्रण और दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Ruofeng Wei, Kai Chen, Yui Lun Ng, Yiyao Ma, Justin Di-Lang Ho, Hon Sing Tong, Xiaomei Wang, Jing Dai, Ka-Wai Kwok, Qi D (…)2026-02-17
🤖 कृत्रिम बुद्धिमत्ता

ManeuverNet: A Soft Actor-Critic Framework for Precise Maneuvering of Double-Ackermann-Steering Robots with Optimized Reward Functions

यह शोध पत्र ManeuverNet को प्रस्तुत करता है, जो एक सॉफ्ट एक्टर-क्रिटिक-आधारित डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क है जिसमें अनुकूलित रिवॉर्ड फंक्शन का उपयोग किया गया है, जो विशेषज्ञ डेटा पर निर्भर रहे बिना, कृषि परिवेश में डबल-एकरमैन-स्टीयरिंग रोबोटों के लिए सटीक और सुदृढ़ युद्धाभ्यास (maneuvering) प्राप्त करने में अत्याधुनिक DRL बेसलाइनों और पैरामीटर-संवेदनशील TEB प्लैनर दोनों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Kohio Deflesselle, Mélodie Daniel, Aly Magassouba, Miguel Aranda, Olivier Ly2026-02-17
⚛️ क्वांटम भौतिकी

Scalable Multi-Robot Path Planning via Quadratic Unconstrained Binary Optimization

यह शोध पत्र मल्टी-एजेंट पाथ फाइंडिंग के लिए एक स्केलेबल, रोबोटिक्स-उन्मुख क्वाड्रेटिक अनकन्स्ट्रेंड बाइनरी ऑप्टिमाइज़ेशन (QUBO) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो वर्तमान हार्डवेयर बाधाओं के भीतर मल्टी-रोबोट समन्वय के लिए निकट-इष्टतम समाधान प्राप्त करने हेतु लॉजिकल प्री-प्रोसेसिंग, एडेप्टिव पेनल्टीज़ और टाइम-विंडोड डिकंपोज़िशन का उपयोग करता है।

Javier González Villasmil2026-02-17
🤖 कृत्रिम बुद्धिमत्ता

PhyScensis: Physics-Augmented LLM Agents for Complex Physical Scene Arrangement

PhyScensis एक भौतिकी-संवर्धित (physics-augmented) LLM एजेंट फ्रेमवर्क है जो उच्च वस्तु घनत्व और सटीक स्थानिक संबंधों के साथ जटिल, भौतिक रूप से प्रशंसनीय 3D दृश्य उत्पन्न करने के लिए एक भौतिकी-आधारित सॉल्वर के साथ पुनरावृत्ति में सहयोग करता है, जिससे सिमुलेशन में रोबोटिक डेटा संग्रह को आगे बढ़ाया जा सके।

Yian Wang, Han Yang, Minghao Guo, Xiaowen Qiu, Tsun-Hsuan Wang, Wojciech Matusik, Joshua B. Tenenbaum, Chuang Gan2026-02-17
⚡ विद्युत इंजीनियरिंग

Dom, cars don't fly! -- Or do they? In-Air Vehicle Maneuver for High-Speed Off-Road Navigation

यह शोध पत्र एक नवीन हाइब्रिड काइनोडायनामिक मोशन प्लानिंग दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो उच्च-गति वाले ऑफ-रोड वाहनों को मानक थ्रॉटल और स्टीयरिंग नियंत्रणों का उपयोग करके सटीक इन-एयर युद्धाभ्यास (maneuvers) करने में सक्षम बनाता है, जिससे पारंपरिक ग्राउंड-ओनली ऑटोनामी सिस्टम की गति सीमाओं को पार किया जा सके।

Anuj Pokhrel, Aniket Datar, Xuesu Xiao2026-02-16
💻 संगणक विज्ञान

Language-in-the-Loop Culvert Inspection on the Erie Canal

यह शोध पत्र VISION को प्रस्तुत करता है, जो एक एंड-टू-एंड स्वायत्तता प्रणाली है जो एक वेब-स्केल विजन-लैंग्वेज मॉडल और कन्सट्रेंड व्यूपॉइंट प्लानिंग का लाभ उठाती है ताकि एक क्वाड्रुपेड रोबोट एरी कैनाल के पुराने कलवर्ट्स (culverts) का स्वायत्त रूप से निरीक्षण कर सके, और सफलतापूर्वक प्रारंभिक परिकल्पनाओं को विशेषज्ञ-संरेखित निष्कर्षों में परिष्कृत कर सके बिना किसी डोमेन-विशिष्ट फाइन-ट्यूनिंग के।

Yash Turkar, Yashom Dighe, Karthik Dantu2026-02-16
🤖 कृत्रिम बुद्धिमत्ता

Sim2real Image Translation Enables Viewpoint-Robust Policies from Fixed-Camera Datasets

यह शोध पत्र MANGO को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन अनपेयर्ड इमेज ट्रांसलेशन (unpaired image translation) विधि है जो सेगमेंटेशन-कंडीशन्ड (segmentation-conditioned) InfoNCE लॉस और विशिष्ट डिस्क्रिमिनेटर डिज़ाइन का लाभ उठाता है ताकि फिक्स्ड-कैमरा वास्तविक दुनिया के डेटासेट और स्केलेबल सिमुलेशन से विविध, व्यूपॉइंट-रोबस्ट (viewpoint-robust) प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न किया जा सके, जो कैमरा व्यूपॉइंट शिफ्ट के तहत रोबोट मैनिपुलेशन पॉलिसियों में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Jeremiah Coholich, Justin Wit, Robert Azarcon, Zsolt Kira2026-02-16
💻 संगणक विज्ञान

SteerVLA: Steering Vision-Language-Action Models in Long-Tail Driving Scenarios

SteerVLA एक विजन-लैंग्वेज मॉडल का लाभ उठाकर उच्च-स्तरीय सिमेंटिक रीजनिंग को निम्न-स्तरीय नियंत्रण के साथ एकीकृत करने की चुनौती का समाधान करता है, जो सूक्ष्म भाषा निर्देश उत्पन्न करता है जो एक विजन-लैंग्वेज-एक्शन पॉलिसी को निर्देशित करते हैं, जिससे लॉन्ग-टेल ड्राइविंग परिदृश्यों में प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Tian Gao, Celine Tan, Catherine Glossop, Timothy Gao, Jiankai Sun, Kyle Stachowicz, Shirley Wu, Oier Mees, Dorsa Sadigh (…)2026-02-16