{"version":"1","article":{"id":"phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","slug":"phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","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","title":"Telefon taramasıyla robotun belirli bir mekâna uyarlanması denendi","summary":"Georgia Tech araştırmacılarının Splat2Act sistemi, iç mekânı telefonla tarayıp dijital ikiz oluşturuyor ve simülasyonda üretilen örneklerle robotun nesne alma politikasını mekâna göre uyarlıyor. Makale, bir robot kolunda görev başarısını test etti.","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":["Georgia Tech araştırmacılarının 9 Ekim’de arXiv’de yayımladığı ön baskı, genel amaçlı bir robot kolu politikasını ev veya ofis gibi belirli bir iç mekâna uyarlamak için Splat2Act adlı gerçek-simülasyon-gerçek iş akışını tanıtıyor. Kullanıcıdan el tipi telefonla mekânı taraması ve kendi nesnelerinin görüntülerini sağlaması isteniyor. Sistem, 3B Gaussian Splatting ve çarpışma geometrisiyle bina ölçeğinde dijital ikiz kuruyor; yüzeyleri ve nesne alma görevlerini otomatik tanımlayıp başarılı örnekleri simülasyonda üretiyor. Yazarlar yöntemi 101 kampüs iç mekânı taramasında kullandı; bu ortamlarda 852 alma noktası ve 68.000’den fazla robot gösterimi üretildi.","Araştırmacılar, en iyi uyarlanmış politikanın hedef mekândaki toplam alma başarısını yüzde 62,5’e çıkardığını bildiriyor. Gerçek Stretch 3 robotunda 12 görevlik alt kümede başarı yüzde 63,9, aynı görevlerde simülasyonda yüzde 66,7 oldu. Uyarlanmamış π₀.₅ politikasının taranan dağıtım sahnelerinde başarı sağlayamadığını da rapor ediyorlar. Sonuçlar belirli kampüs sahneleri, nesneler ve robot düzeniyle sınırlı; bağımsız ev kullanımı veya genel amaçlı ticari performans kanıtı değil. Çalışma, hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir ön baskıdır."],"key_points":[],"sections":[]},"text":"Georgia Tech araştırmacılarının Splat2Act sistemi, iç mekânı telefonla tarayıp dijital ikiz oluşturuyor ve simülasyonda üretilen örneklerle robotun nesne alma politikasını mekâna göre uyarlıyor. Makale, bir robot kolunda görev başarısını test etti.\n\nGeorgia Tech araştırmacılarının 9 Ekim’de arXiv’de yayımladığı ön baskı, genel amaçlı bir robot kolu politikasını ev veya ofis gibi belirli bir iç mekâna uyarlamak için Splat2Act adlı gerçek-simülasyon-gerçek iş akışını tanıtıyor. Kullanıcıdan el tipi telefonla mekânı taraması ve kendi nesnelerinin görüntülerini sağlaması isteniyor. Sistem, 3B Gaussian Splatting ve çarpışma geometrisiyle bina ölçeğinde dijital ikiz kuruyor; yüzeyleri ve nesne alma görevlerini otomatik tanımlayıp başarılı örnekleri simülasyonda üretiyor. Yazarlar yöntemi 101 kampüs iç mekânı taramasında kullandı; bu ortamlarda 852 alma noktası ve 68.000’den fazla robot gösterimi üretildi.\n\nAraştırmacılar, en iyi uyarlanmış politikanın hedef mekândaki toplam alma başarısını yüzde 62,5’e çıkardığını bildiriyor. Gerçek Stretch 3 robotunda 12 görevlik alt kümede başarı yüzde 63,9, aynı görevlerde simülasyonda yüzde 66,7 oldu. Uyarlanmamış π₀.₅ politikasının taranan dağıtım sahnelerinde başarı sağlayamadığını da rapor ediyorlar. Sonuçlar belirli kampüs sahneleri, nesneler ve robot düzeniyle sınırlı; bağımsız ev kullanımı veya genel amaçlı ticari performans kanıtı değil. Çalışma, hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir ön baskıdır.","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":"Makineler, depo ve vinçle üretimi anlatan temsili sanayi atölyesi.","language":"tr"},"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":"Makineler, depo ve vinçle üretimi anlatan temsili sanayi atölyesi.","language":"tr"}}}