{"version":"1","article":{"id":"phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","slug":"phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","language":"ar","url":"https://haberpaper.com/ar/news/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026?lang=ar","title":"اختبار مسح الهاتف لتكييف الروبوت مع المساحات الداخلية","summary":"يستخدم نظام Splat2Act من باحثي جورجيا تك مسحاً هاتفياً للمكان لإنشاء توأم رقمي وتكييف سياسة التقاط الأجسام لدى الروبوت بعروض محاكاة. واختبرت الورقة نجاح المهام باستخدام ذراع روبوتية.","category":"business","region":"world","topics":["ai"],"published_at":"2026-10-13T20:11:52+03:00","modified_at":"2026-10-13T20:11:52+03:00","publication_basis":"publication-record","event_period":"2026-10-09","event_period_basis":"event-or-reference-period","sources":[{"name":"arXiv, Splat2Act: From Captured Scenes to Personalized VLA Manipulation (arXiv:2610.13945)","url":"https://arxiv.org/abs/2610.13945","checkedAt":"2026-10-13","publishedAt":"2026-10-09"}],"translations":[{"language":"tr","url":"https://haberpaper.com/tr/news/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026?lang=tr"},{"language":"en","url":"https://haberpaper.com/en/news/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026?lang=en"},{"language":"ar","url":"https://haberpaper.com/ar/news/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026?lang=ar"},{"language":"fr","url":"https://haberpaper.com/fr/news/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026?lang=fr"},{"language":"es","url":"https://haberpaper.com/es/news/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026?lang=es"}],"data_types":[],"data":null,"data_compilations":[],"data_downloads":[],"content":{"paragraphs":["تقدم مسودة نشرها باحثو جورجيا تك على arXiv في 9 أكتوبر نظام Splat2Act، وهو مسار عمل من الواقع إلى المحاكاة ثم الواقع لتكييف سياسة عامة لذراع روبوتية مع مساحة داخلية معينة كالمنزل أو المكتب. يمسح المستخدم المكان بهاتف محمول ويقدم صوراً للأجسام الخاصة به. وينشئ النظام توأماً رقمياً على نطاق المبنى باستخدام تقنية 3D Gaussian Splatting وهندسة التصادم، ويحدد أماكن وضع الأشياء ومهام التقاطها، ثم يولد عروضاً ناجحة في المحاكاة. وطبق المؤلفون المسار على مسح 101 مساحة داخل الحرم الجامعي، حيث أنشأ 852 موضعاً للتقاط الأشياء وأكثر من 68,000 عرض روبوتي.","يفيد الباحثون بأن أفضل سياسة مكيّفة حققت نجاحاً إجمالياً في التقاط الأشياء نسبته 62.5% في مساحة مستهدفة. وعلى روبوت Stretch 3 حقيقي، بلغت النسبة 63.9% في مجموعة فرعية من 12 مهمة، مقابل 66.7% في المحاكاة للمهام نفسها. كما أفادوا بأن سياسة π₀.₅ غير المكيّفة لم تنجح في التقاط الأشياء في المساحات الممسوحة. وتقتصر النتائج على مساحات الحرم الجامعي والأجسام وتجهيز الروبوت المختارة؛ ولا تثبت الأداء في منازل مستقلة أو الاستخدام التجاري العام. وما زال العمل مسودة لم تخضع لمراجعة الأقران."],"key_points":[],"sections":[]},"text":"يستخدم نظام Splat2Act من باحثي جورجيا تك مسحاً هاتفياً للمكان لإنشاء توأم رقمي وتكييف سياسة التقاط الأجسام لدى الروبوت بعروض محاكاة. واختبرت الورقة نجاح المهام باستخدام ذراع روبوتية.\n\nتقدم مسودة نشرها باحثو جورجيا تك على arXiv في 9 أكتوبر نظام Splat2Act، وهو مسار عمل من الواقع إلى المحاكاة ثم الواقع لتكييف سياسة عامة لذراع روبوتية مع مساحة داخلية معينة كالمنزل أو المكتب. يمسح المستخدم المكان بهاتف محمول ويقدم صوراً للأجسام الخاصة به. وينشئ النظام توأماً رقمياً على نطاق المبنى باستخدام تقنية 3D Gaussian Splatting وهندسة التصادم، ويحدد أماكن وضع الأشياء ومهام التقاطها، ثم يولد عروضاً ناجحة في المحاكاة. وطبق المؤلفون المسار على مسح 101 مساحة داخل الحرم الجامعي، حيث أنشأ 852 موضعاً للتقاط الأشياء وأكثر من 68,000 عرض روبوتي.\n\nيفيد الباحثون بأن أفضل سياسة مكيّفة حققت نجاحاً إجمالياً في التقاط الأشياء نسبته 62.5% في مساحة مستهدفة. وعلى روبوت Stretch 3 حقيقي، بلغت النسبة 63.9% في مجموعة فرعية من 12 مهمة، مقابل 66.7% في المحاكاة للمهام نفسها. كما أفادوا بأن سياسة π₀.₅ غير المكيّفة لم تنجح في التقاط الأشياء في المساحات الممسوحة. وتقتصر النتائج على مساحات الحرم الجامعي والأجسام وتجهيز الروبوت المختارة؛ ولا تثبت الأداء في منازل مستقلة أو الاستخدام التجاري العام. وما زال العمل مسودة لم تخضع لمراجعة الأقران.","corrections":[],"editorial_illustration":{"kind":"symbolic-editorial-illustration","documentary":false,"scope":"section","asset_id":"business","url":"https://haberpaper.com/assets/illustrations/business-1536.webp","width":1536,"height":1024,"alt":"ورشة صناعية رمزية تضم آلات ومستودعاً ورافعة.","language":"ar"},"section_illustration":{"kind":"symbolic-editorial-illustration","documentary":false,"scope":"section","asset_id":"business","url":"https://haberpaper.com/assets/illustrations/business-1536.webp","width":1536,"height":1024,"alt":"ورشة صناعية رمزية تضم آلات ومستودعاً ورافعة.","language":"ar"}}}