A robot searching for workers trapped in a partially collapsed mine shaft must rapidly generate a map of the scene and identify its location within that scene as it navigates the treacherous terrain.

تقنية جديدة لرسم الخرائط المرنة على وشك إحداث ثورة في كيفية عمل الروبوتات في عمليات البحث والإنقاذ في البيئات غير المتوقعة، مثل أعمدة المناجم المنهارة جزئيًا. تتيح هذه الابتكارات للروبوتات إنشاء خرائط دقيقة بسرعة وتحديد مواقعها، وهو أمر حاسم للتنقل بفعالية في التضاريس الخطرة. لا تعزز هذه التطورات كفاءة عمليات الإنقاذ فحسب، بل تزيد أيضًا من فرص إنقاذ الأرواح في حالات الطوارئ، مما يمثل تقدمًا كبيرًا في تكنولوجيا الروبوتات.

Una nueva técnica de mapeo flexible está a punto de revolucionar la forma en que los robots de búsqueda y rescate operan en entornos impredecibles, como los pozos de mina parcialmente colapsados. Esta innovación permite a los robots generar rápidamente mapas precisos y localizar su posición, lo cual es crucial para navegar de manera efectiva en terrenos peligrosos. Este avance no solo mejora la eficiencia de las operaciones de rescate, sino que también aumenta las posibilidades de salvar vidas en emergencias, lo que representa un gran avance en la tecnología robótica.

Une nouvelle technique de cartographie flexible est sur le point de révolutionner le fonctionnement des robots de recherche et de sauvetage dans des environnements imprévisibles, comme les puits de mine partiellement effondrés. Cette innovation permet aux robots de générer rapidement des cartes précises et de localiser leur position, ce qui est crucial pour naviguer efficacement dans des terrains dangereux. Cette avancée améliore non seulement l'efficacité des opérations de sauvetage, mais augmente également les chances de sauver des vies en cas d'urgence, ce qui représente un progrès significatif dans la technologie des robots.

A new flexible mapping technique is set to revolutionize how search-and-rescue robots operate in unpredictable environments, such as partially collapsed mine shafts. This innovation allows robots to quickly generate accurate maps and pinpoint their locations, which is crucial for effectively navigating treacherous terrains. This advancement not only enhances the efficiency of rescue operations but also increases the chances of saving lives in emergencies, making it a significant leap forward in robotics technology.

Flexible mapping technique can help search-and-rescue robots navigate unpredictable environments

Almost half of our attention during face-to-face conversation focuses on lip motion. Yet, robots still struggle to move their lips correctly. Even the most advanced humanoids make little more than muppet mouth gestures—if they have a face at all.

تعلم روبوت كيفية مزامنة الشفاه من خلال مشاهدة مقاطع الفيديو على يوتيوب، مما يعالج تحديًا كبيرًا في مجال الروبوتات حيث تكافح الروبوتات الشبيهة بالبشر غالبًا لتحريك شفاهها بشكل واقعي أثناء المحادثات. يسلط هذا التقدم الضوء على أهمية حركة الشفاه في التفاعل البشري، والتي تشكل ما يقرب من نصف الانتباه أثناء التواصل وجهًا لوجه.

Un robot ha aprendido a sincronizar los labios observando videos de YouTube, abordando un desafío significativo en la robótica donde los humanoides a menudo luchan por realizar movimientos realistas de los labios durante las conversaciones. Este avance destaca la importancia del movimiento de los labios en la interacción humana, que constituye casi la mitad de la atención durante la comunicación cara a cara.

Un robot a appris à synchroniser ses lèvres en observant des vidéos sur YouTube, ce qui répond à un défi majeur en robotique où les humanoïdes ont souvent du mal à reproduire des mouvements réalistes des lèvres lors des conversations. Cette avancée souligne l'importance du mouvement des lèvres dans l'interaction humaine, qui représente près de la moitié de l'attention lors des échanges en face à face.

A robot has learned to lip sync by observing YouTube videos, addressing a significant challenge in robotics where humanoids often struggle with realistic lip movements during conversations. This advancement highlights the importance of lip motion in human interaction, which constitutes nearly half of the attention during face-to-face communication.

Robot learns to lip sync by watching YouTube

arXiv:2601.06874v2 Announce Type: replace 
Abstract: Most existing 3D referring expression segmentation (3DRES) methods rely on dense, high-quality point clouds, while real-world agents such as robots and mobile phones operate with only a few sparse RGB views and strict latency constraints. We introduce Multi-view 3D Referring Expression Segmentation (MV-3DRES), where the model must recover scene structure and segment the referred object directly from sparse multi-view images. Traditional two-stage pipelines, which first reconstruct a point cloud and then perform segmentation, often yield low-quality geometry, produce coarse or degraded target regions, and run slowly. We propose the Multimodal Visual Geometry Grounded Transformer (MVGGT), an efficient end-to-end framework that integrates language information into sparse-view geometric reasoning through a dual-branch design. Training in this setting exposes a critical optimization barrier, termed Foreground Gradient Dilution (FGD), where sparse 3D signals lead to weak supervision. To resolve this, we introduce Per-view No-target Suppression Optimization (PVSO), which provides stronger and more balanced gradients across views, enabling stable and efficient learning. To support consistent evaluation, we build MVRefer, a benchmark that defines standardized settings and metrics for MV-3DRES. Experiments show that MVGGT establishes the first strong baseline and achieves both high accuracy and fast inference, outperforming existing alternatives. Code and models are publicly available at https://mvggt.github.io.

تم تقديم المحول متعدد الوسائط للجيوميتري البصرية (MVGGT) كإطار جديد لتجزئة التعبير المرجعي ثلاثي الأبعاد متعدد المناظر (MV-3DRES)، حيث يعالج القيود المفروضة على الأساليب الحالية التي تعتمد على سحب النقاط الكثيفة. يسمح MVGGT بالتجزئة مباشرة من الصور متعددة المناظر النادرة، مما يعزز الكفاءة والأداء في التطبيقات الواقعية.

Se ha presentado el Transformador Multimodal de Geometría Visual (MVGGT) como un nuevo marco para la Segmentación de Expresión Referencial 3D Multivista (MV-3DRES), abordando las limitaciones de los métodos existentes que dependen de nubes de puntos densas. MVGGT permite la segmentación directamente a partir de imágenes multivista escasas, mejorando la eficiencia y el rendimiento en aplicaciones del mundo real.

Le Transformateur Multimodal de Géométrie Visuelle (MVGGT) a été introduit comme un cadre novateur pour la Segmentation d'Expression Référentielle 3D Multivue (MV-3DRES), répondant aux limitations des méthodes existantes qui dépendent de nuages de points denses. MVGGT permet la segmentation directement à partir d'images multivues éparses, améliorant l'efficacité et la performance dans des applications réelles.

The Multimodal Visual Geometry Grounded Transformer (MVGGT) has been introduced as a novel framework for Multiview 3D Referring Expression Segmentation (MV-3DRES), addressing the limitations of existing methods that depend on dense point clouds. MVGGT enables segmentation directly from sparse multi-view images, enhancing efficiency and performance in real-world applications.

Flexible mapping technique can help search-and-rescue robots navigate unpredictable environments

Was this article worth reading? Share it

Guidejar-4eb95b

Everfind

Trieve Sitesearch

Himalayas

007

stone identification

Ready to build your own newsroom?