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💻 संगणक विज्ञान

Effective Task Planning with Missing Objects using Learning-Informed Object Search

यह शोध पत्र एक नवीन कार्य नियोजन ढांचे (task planning framework) को प्रस्तुत करता है जो उच्च-स्तरीय नियोजन में लर्निंग-इन्फॉर्मड ऑब्जेक्ट सर्च (LIOS) क्रियाओं को एकीकृत करता है, जिससे मोबाइल रोबोट अज्ञात स्थानों वाली वस्तुओं को प्राप्त करने के लिए खोज और निष्पादन को आपस में जोड़ते हुए प्रभावी ढंग से सुदृढ़ और पूर्ण योजनाएँ उत्पन्न करने में सक्षम होते हैं, जबकि वे मौजूदा फुल-नॉलेज सॉल्वर के साथ संगत भी रहते हैं।

Raihan Islam Arnob, Max Merlin, Abhishek Paudel, Benned Hedegaard, George Konidaris, Gregory J. Stein2026-02-16
🤖 कृत्रिम बुद्धिमत्ता

ForeAct: Steering Your VLA with Efficient Visual Foresight Planning

ForeAct एक कुशल, प्लग-एंड-प्ले प्लानिंग फ्रेमवर्क है जो उच्च गुणवत्ता वाले कल्पित भविष्य के अवलोकनों और उप-कार्य विवरणों को उत्पन्न करके विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स को बेहतर बनाता है, जिससे बिना किसी आर्किटेक्चरल संशोधन के जटिल, बहु-चरणीय वास्तविक दुनिया के रोबोटिक कार्यों पर सफलता दर में उल्लेखनीय सुधार होता है।

Zhuoyang Zhang, Shang Yang, Qinghao Hu, Luke J. Huang, James Hou, Yufei Sun, Yao Lu, Song Han2026-02-16
💻 संगणक विज्ञान

Schur-MI: Fast Mutual Information for Robotic Information Gathering

यह शोध पत्र Schur-MI प्रस्तुत करता है, जो एक गणनात्मक रूप से कुशल गॉसियन प्रोसेस-आधारित म्यूचुअल इंफॉर्मेशन फॉर्मूलेशन है जो गणना लागत को भारी रूप से कम करने के लिए पुनरावृत्ति पूर्व-गणना (iterative precomputation) और शूर-कॉम्प्लीमेंट गुणनखंडन (Schur-complement factorization) का लाभ उठाता है, जिससे वास्तविक समय में रोबोटिक सूचना संग्रहण और अनुकूलन योग्य पथ नियोजन सक्षम होता है।

Kalvik Jakkala, Jason O'Kane, Srinivas Akella2026-02-16
💻 संगणक विज्ञान

Zero-Shot Adaptation to Robot Structural Damage via Natural Language-Informed Kinodynamics Modeling

यह शोध पत्र ज़ीरो-शॉट लैंग्वेज इन्फॉर्म्ड काइनोडायनामिक्स (ZLIK) का प्रस्ताव करता है, जो एक स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण ढांचा है जो विविध संरचनात्मक रोबोटिक क्षति को मॉडल करने और उसके अनुकूल होने के लिए प्राकृतिक भाषा विवरणों का लाभ उठाता है, जिससे सिमुलेशन, वास्तविक दुनिया और पैमाने के बदलावों में महत्वपूर्ण त्रुटि कमी और सुदृढ़ सामान्यीकरण प्राप्त होता है।

Anuj Pokhrel, Aniket Datar, Mohammad Nazeri, Francesco Cancelliere, Xuesu Xiao2026-02-16
💻 संगणक विज्ञान

Media Framing Moderates Risk-Benefit Perceptions and Value Tradeoffs in Human-Robot Collaboration

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मीडिया फ्रेमिंग (media framing) इस बात को नियंत्रित करती है कि कर्मचारी मानव-रोबोट सहयोग का मूल्यांकन कैसे करते हैं, जहाँ सकारात्मक फ्रेमिंग योगात्मक जोखिम-लाभ आकलन और उच्च समग्र स्वीकृति को बढ़ावा देती है, जबकि नकारात्मक फ्रेमिंग जोखिम संवेदनशीलता को तीव्र करती है और परस्पर निर्भर व्यापार-बंद (interdependent trade-offs) उत्पन्न करती है जो कथित लाभों के मूल्य को कम कर देते हैं।

Philipp Brauner, Felix Glawe, Luisa Vervier, Martina Ziefle2026-02-16
💻 संगणक विज्ञान

INHerit-SG: Incremental Hierarchical Semantic Scene Graphs with RAG-Style Retrieval

INHerit-SG एक नवीन ढांचा है जो सिमेंटिक सीन ग्राफ्स को एक स्पष्ट पदानुक्रमित पदानुक्रम और इवेंट-ट्रिगर्ड अपडेट के साथ एक संरचित, RAG-रेडी नॉलेज बेस के रूप में पुनर्व्याख्यायित करता है, जो मल्टी-रोल LLM रीजनिंग के माध्यम से जटिल रोबोट नेविगेशन कार्यों के लिए व्याख्या योग्य, सुदृढ़ और स्केलेबल रिट्रीवल को सक्षम बनाता है।

YukTungSamuel Fang, Zhikang Shi, Jiabin Qiu, Zixuan Chen, Jieqi Shi, Hao Xu, Jing Huo, Yang Gao2026-02-16
💻 संगणक विज्ञान

SENSE-STEP: Learning Sim-to-Real Locomotion for a Sensory-Enabled Soft Quadruped Robot

यह शोध पत्र एक लर्निंग-आधारित नियंत्रण ढांचे को प्रस्तुत करता है जो एक संवेदी-सक्षम सॉफ्ट क्वाड्रुपेड रोबोट के लिए मजबूत, क्लोज्ड-लूप लोकोमोशन को सक्षम करने हेतु प्रोप्रियोसेप्टिव और टैक्टाइल फीडबैक का लाभ उठाता है, जो एक स्टेज्ड सिम-टू-रियल प्रशिक्षण प्रक्रिया के माध्यम से समतल और ढलान वाली दोनों सतहों पर ओपन-लूप बेसलाइन की तुलना में महत्वपूर्ण गति सुधार प्राप्त करता है।

Storm de Kam, Ebrahim Shahabi, Cosimo Della Santina2026-02-16
🤖 मशीन लर्निंग

Imitating What Works: Simulation-Filtered Modular Policy Learning from Human Videos

यह शोध पत्र पर्सीव-सिमुलेट-इमिटेट (PSI) प्रस्तुत करता है, जो एक मॉड्यूलर फ्रेमवर्क है जो रोबोट को बिना किसी रोबोट डेटा के, कार्य-अनुकूल ग्रैस्प्स (grasps) को फ़िल्टर करने और एक कार्य-उन्मुख ग्रैस्प जनरेटर को प्रशिक्षित करने के लिए सिमुलेशन का उपयोग करके मानव वीडियो से सटीक हेरफेर कौशल सीखने में सक्षम बनाता है।

Albert J. Zhai, Kuo-Hao Zeng, Jiasen Lu, Ali Farhadi, Shenlong Wang, Wei-Chiu Ma2026-02-16
💻 संगणक विज्ञान

Fitts' List Revisited: An Empirical Study on Function Allocation in a Two-Agent Physical Human-Robot Collaborative Position/Force Task

यह अनुभवजन्य अध्ययन यह प्रदर्शित करके भौतिक मानव-रोबोट सहयोग के लिए फिट्स की सूची (Fitt’s List) की प्रयोज्यता की पुष्टि करता है कि मनुष्यों को स्थिति नियंत्रण (position control) और रोबोटों को बल नियंत्रण (force control) सौंपने से अन्य आवंटन रणनीतियों की तुलना में कार्य प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है, ओवरब्लेंडिंग (overblending) कम होती है, और स्वायत्तता एवं जुड़ाव जैसे उपयोगकर्ता अनुभव मेट्रिक्स में वृद्धि होती है।

Nicky Mol, J. Micah Prendergast, David A. Abbink, Luka Peternel2026-02-13
💻 संगणक विज्ञान

UP-SLAM: Adaptively Structured Gaussian SLAM with Uncertainty Prediction in Dynamic Environments

UP-SLAM एक गतिशील वातावरण के लिए एक रियल-टाइम RGB-D SLAM सिस्टम है जो एक समानांतर फ्रेमवर्क के माध्यम से ट्रैकिंग और मैपिंग को अलग करके बेहतर लोकलाइजेशन सटीकता और रेंडरिंग गुणवत्ता प्राप्त करता है, जो एडेप्टिव गॉसियन प्रबंधन के लिए एक संभाव्य ऑक्ट्री (probabilistic octree), मजबूत गतिशील वस्तु फ़िल्टरिंग के लिए एक ट्रेनिंग-मुक्त मल्टी-मोडल अनसर्टेन्टी एस्टिमेटर और बेहतर मानचित्र मजबूती के लिए DINO-वर्धित फीचर्स का उपयोग करता है।

Wancai Zheng, Linlin Ou, Jiajie He, Libo Zhou, Xinyi Yu, Yan Wei2026-02-13