cs.RO

Co-Design of Rover Wheels and Control using Bayesian Optimization and Rover-Terrain Simulations

यह शोध पत्र एक बेयसियन ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो कुशल निरंतरता-प्रतिनिधित्व सिमुलेशन (continuum-representation simulations) का लाभ उठाकर डिफॉर्मेबल टेरेन पर ऑफ-रोड मोबिलिटी के लिए रोवर व्हील ज्योमेट्री और स्टीयरिंग कंट्रोलर्स के व्यावहारिक सह-डिज़ाइन को सक्षम बनाता है, जिससे महीनों के बजाय कुछ ही दिनों में उच्च-निष्ठा (high-fidelity), बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन प्राप्त होता है, जिसके परिणामों को प्रारंभिक हार्डवेयर परीक्षण द्वारा सत्यापित किया गया है।

A Closed-Form Geometric Retargeting Solver for Upper Body Humanoid Robot Teleoperation

यह शोध पत्र SEW-Mimic को प्रस्तुत करता है, जो एक तेज़, क्लोज्ड-फॉर्म ज्यामितिक रिटारगेटिंग सॉल्वर है जो मानव ऊपरी और निचले हाथ के ओरिएंटेशन के साथ रोबोटिक आर्म के ओरिएंटेशन को संरेखित करता है ताकि द्विपक्षीय (bimanual) मानवोइड रोबोटों के कम-विलंबता वाले, सटीक और सुचारू टेलीऑपरेशन को सक्षम बनाया जा सके और साथ ही कार्य सफलता और पॉलिसी लर्निंग में सुधार किया जा सके।

Real-Time Loop Closure Detection in Visual SLAM via NetVLAD and Faiss

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि NetVLAD को Faiss-त्वरित निकटतम-पड़ोसी खोज (nearest-neighbor search) के साथ एकीकृत करने से विजुअल SLAM में वास्तविक समय में, सुदृढ़ लूप क्लोजर डिटेक्शन सक्षम होता है, जो कम्प्यूटेशनल दक्षता बनाए रखते हुए सटीकता और उपस्थिति परिवर्तनों के प्रति लचीलेपन में पारंपरिक DBoW विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

A Hierarchical Pedestrian Behavior Model to Generate Realistic Human Behavior in Traffic Simulation

MOTPose: Multi-object 6D Pose Estimation for Dynamic Video Sequences using Attention-based Temporal Fusion

यह शोध पत्र MOTPose का प्रस्ताव करता है, जो एक अटेंशन-आधारित टेम्पोरल फ्यूजन विधि है जो वीडियो अनुक्रमों पर संयुक्त ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और मल्टी-ऑब्जेक्ट 6D पोज़ एस्टीमेशन करता है ताकि फ्रेमों के बीच सूचनाओं को एकत्रित करके अव्यवस्थित और गतिशील वातावरण में सटीकता में सुधार किया जा सके।

CaLiV: LiDAR-to-Vehicle Calibration of Arbitrary Sensor Setups

यह शोध पत्र CaLiV को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन लक्ष्य-आधारित एल्गोरिदम है जो वाहन की गति, गॉसियन मिक्स्चर मॉडल पंजीकरण और गति-आधारित पोज़ अनुमान का लाभ उठाकर, ओवरलैपिंग फील्ड ऑफ व्यू या बाहरी सेंसिंग उपकरणों की आवश्यकता के बिना, मल्टी-LiDAR सेंसर-टू-सेंसर और सेंसर-टू-व्हीकल सेटअप दोनों के लिए सटीक एक्सट्रिंसिक अंशांकन (कैलिब्रेशन) सक्षम बनाता है।

GMOR: A Lightweight Robust Point Cloud Registration Framework via Geometric Maximum Overlapping

यह शोध पत्र GMOR का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का और सुदृढ़ पॉइंट क्लाउड रजिस्ट्रेशन फ्रेमवर्क है जो चेस के प्रमेय (Chasles' theorem) के माध्यम से रिजिड ट्रांसफॉर्मेशन को विघटित करके और परिणामी रोटेशन और ट्रांसलेशन उप-समस्याओं को रेंज मैक्सिमम क्वेरी तकनीकों के साथ संयुक्त एक नियततम ब्रांच-एंड-बाउंड खोज के माध्यम से हल करके, श्रेष्ठ सटीकता और दक्षता प्राप्त करता है, जिससे ग्राफ-आधारित विधियों की उच्च जटिलता और बहु-चरणीय दृष्टिकोणों की स्थानीय इष्टतम (local optima) समस्याओं पर विजय प्राप्त होती है।

Adaptive Cost-Map-based Path Planning in Partially Unknown Environments with Movable Obstacles

यह शोध पत्र एक हल्का, ROS2-नेटिव पाथ-प्लानिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो आंशिक रूप से अज्ञात वातावरणों में रोबोटों को वास्तविक समय के वेग फीडबैक (velocity feedback) के आधार पर कॉस्ट-मैप दंड (cost-map penalties) को अनुकूल रूप से समायोजित करके स्थिर और गतिशील बाधाओं के बीच अंतर करने में सक्षम बनाता है, जिससे भारी कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता के बिना अव्यवस्थित, अनस्ट्रक्चर्ड सेटिंग्स में नेविगेशन सफलता दर में सुधार होता है।

Multi-agent Coordination via Flow Matching

RoboArmGS: High-Quality Robotic Arm Splatting via Bézier Curve Refinement

RoboArmGS एक नवीन हाइब्रिड प्रतिनिधित्व पेश करता है जो वास्तविक दुनिया के मोशन अवशेषों (motion residuals) को सुधारने के लिए आदर्श URDF-रिग्ड गतियों को सीखने योग्य बेज़ियर वक्रों (Bézier curves) के साथ परिष्कृत करके रोबोटिक आर्म डिजिटल एसेट्स के फोटो-यथार्थवादी रेंडरिंग और मोशन सटीकता को बढ़ाता है, जिसे नए योगदान दिए गए RoboArm4D डेटासेट पर मान्य किया गया है।