AI Agent

RADMPC: A Fast Decentralized Approach for Chance-Constrained Multi-Vehicle Path-Planning

RADMPC：一种用于机会约束多车辆路径规划的快速去中心化方法

Aaron Huang, Benjamin J. Ayton, Brian C. Williams

机构 * Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory（计算机科学与人工智能实验室） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于去中心化路径规划方法RADMPC的快速机会约束多车辆路径规划方法，通过评估车辆交互来确定需要耦合规划的车辆集，并利用IRA在较小的车辆集上快速规划安全路径，从而显著提高计算效率。

Efficient Hierarchical Robot Motion Planning Under Uncertainty and Hybrid Dynamics

在不确定性和混合动力学下的高效机器人运动规划

Ajinkya Jain, Scott Niekum

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Texas at Austin, USA（得克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种分层POMDP规划器，用于在存在不确定性的情况下为混合动力学模型生成成本优化的运动计划，通过将非线性动力学分解为离散的局部动力学模型，从而有效减少状态不确定性。

Comments 2nd Conference on Robot Learning (CoRL 2018), Zurich, Switzerland

From Hazard Analysis to Hazard Mitigation Planning: The Automated Driving Case

从危险分析到危险缓解规划：自动驾驶案例

Mario Gleirscher, Stefan Kugele

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出一个框架，用于分析和设计能够实时识别和缓解危险的规划器，同时介绍构建规划模型的增量算法及基于给定控制系统架构设计故障容错控制器的示例应用。

Journal ref Barrett C., Davies M., Kahsai T. (eds) NASA Formal Methods. LNCS, vol 10227. Springer

Combinatorial framework for planning in geological exploration

地质勘探规划的组合框架

Mark Sh. Levin

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种用于油气田地质勘探规划的组合框架，通过多属性评估、层次化设计和区域整合，优化勘探方案。

Comments 14 pages, 15 figures, 11 tables

An Online Ride-Sharing Path Planning Strategy for Public Vehicle Systems

面向公共交通系统的在线拼车路径规划策略

Ming Zhu, Xiao-Yang Liu, Xiaodong Wang

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种高效的在线拼车路径规划策略，通过过滤不符合乘客服务质量的请求，将全局搜索转化为局部搜索，从而降低计算复杂度，实验表明计算时间比穷举法减少22%。

Comments 12 pages

A Motion Planning Strategy for the Active Vision-Based Mapping of Ground-Level Structures

一种用于主动视觉建图的地面结构运动规划策略

Manikandasriram Srinivasan Ramanagopal, André Phu-Van Nguyen, Jerome Le Ny

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种指导配备摄像头或深度传感器的地面机器人自主建图有限三维结构可见部分的策略，通过运动规划算法确定合适视角并自动填补点云中的空洞，适用于建筑、施工和检测领域。

Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. Available in IEEE Xplore at http://ieeexplore.ieee.org/document/8093664

Optimal Detection of Faulty Traffic Sensors Used in Route Planning

用于路线规划的故障交通传感器最优检测

Amin Ghafouri, Aron Laszka, Abhishek Dubey, Xenofon Koutsoukos

机构 * Vanderbilt University（范德比大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于高斯过程的预测模型，用于检测故障交通传感器，减少误报和漏报对路线规划的影响，并通过实测数据验证方法有效性。

Comments Proceedings of The 2nd Workshop on Science of Smart City Operations and Platforms Engineering (SCOPE 2017), Pittsburgh, PA USA, April 2017, 6 pages

Robust Active Perception via Data-association aware Belief Space planning

通过数据关联意识的信念空间规划实现鲁棒的主动感知

Shashank Pathak, Antony Thomas, Asaf Feniger, Vadim Indelman

机构 * Department of Aerospace Engineering, Technion - Israel Institute of Technology（航空航天工程系，技术ion-以色列理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种结合数据关联推理的信念空间规划方法，以应对定位不确定性和感知模糊环境中的挑战，通过设计新的成本函数提升主动解歧能力。

Planning with Information-Processing Constraints and Model Uncertainty in Markov Decision Processes

在马尔可夫决策过程中的信息处理约束与模型不确定性规划

Jordi Grau-Moya, Felix Leibfried, Tim Genewein, Daniel A. Braun

机构 * Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Max Planck Institute for Biological Cybernetics（马克斯·普朗克生物 cybernetics 研究所） ； Graduate Training Centre for Neuroscience（神经科学研究生培训中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出考虑模型不确定性的马尔可夫决策过程规划方法，通过信息论原理统一解决信息处理约束问题，结合广义变分原理推导价值迭代方案，并在网格世界模拟中验证其有效性。

Comments 16 pages, 3 figures

Think Fast and Far: Long-Horizon Online POMDP Planning via Rapid State Sampling

快速思考与远见：通过快速状态采样实现长时域在线POMDP规划

Yuanchu Liang, Edward Kim, J. Arden Knoll, Wil Thomason, Zachary Kingston, Lydia E. Kavraki, Hanna Kurniawati

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Rice University（里士大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种基于快速状态采样的在线POMDP求解器ROP-RAS3，通过宏动作生成和信念空间采样，有效解决长时域POMDP问题，在多种高维连续/离散混合空间中显著优于现有方法。

Comments @inproceedings{Liang2026Thinking, title = {Think Fast and Far: Long-Horizon Online POMDP Planning via Rapid State Sampling}, author = {Yuanchu Liang and Edward Kim and J.Arden Knoll and Wil Thomason and Zachary Kingston and Lydia E. Kavraki and Hanna Kurniawati}, year = 2026, booktitle = {International Journal of Robotics Research (to appear)} }

Fast, Safe, and Propellant-Efficient Spacecraft Planning under Clohessy-Wiltshire-Hill Dynamics

快速、安全且推进剂高效的航天器规划在克洛赫西-威利什-希尔动力学下

Joseph A. Starek, Edward Schmerling, Gabriel D. Maher, Brent W. Barbee, Marco Pavone

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于采样的运动规划算法，用于近圆轨道上实时且推进剂优化的自主航天器轨迹生成，结合机器人运动规划的最新进展，以实现推进剂优化的捕捉和近距离操作。

Comments Submitted to the AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics (JGCD) special issue entitled "Computational Guidance and Control". This submission is the journal version corresponding to the conference manuscript "Real-Time, Propellant-Efficient Spacecraft Planning under Clohessy-Wiltshire-Hill Dynamics" accepted to the 2016 IEEE Aerospace Conference in Big Sky, MT, USA

MetaPoint: Unlocking Precise Spatial Control in Agentic Visual Generation

MetaPoint：在智能体视觉生成中实现精确空间控制

Dewei Zhou, Xinyu Huang, Xun Wang, Ji Xie, Yabo Zhang, Liang Li, Kunchang Li, Zongxin Yang, Yi Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title)；agent(abstract)

AI总结 提出MetaPoint方法，通过将连续2D坐标表示为单个特殊token，利用模型固有的位置编码实现像素级空间控制，无需修改架构。

EMU circulation planning for Silesian Railways: case study and a quantum approach

西里西亚铁路的EMU循环规划：案例研究与量子方法

Ewa Kędziera, Wojciech Gamon, Mátyás Koniorczyk, Zakaria Mzaouali, Andrea Galadíková, Krzysztof Domino

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对区域客运网络中电动多单元（EMU）的日常循环规划问题，提出一个包含车辆段平衡约束、座位和自行车容量限制及乘务可用性约束的混合整数线性规划模型，并通过ILP精确求解和QUBO量子退火求解，在波兰西里西亚铁路真实实例上验证了ILP方法的高效性，同时揭示了QUBO方法当前的计算局限性。

Reactive Task and Motion Planning for Robust Whole-Body Dynamic Locomotion in Constrained Environments

面向受限环境的鲁棒全身体动态运动的反应任务与运动规划

Ye Zhao, Yinan Li, Luis Sentis, Ufuk Topcu, Jun Liu

机构 * George W. Woodruff School of Mechanical Engineering, Georgia Tech, USA（佐治亚理工学院机械工程学院） ； Department of Applied Mathematics, University of Waterloo, Canada（滑铁卢大学应用数学系） ； Department of Aerospace Engineering and Engineering Mechanics, UT Austin, USA（得克萨斯大学奥斯汀分校航空航天工程与工程力学系） ； Institute for Computational Engineering and Sciences, UT Austin, USA（得克萨斯大学奥斯汀分校计算工程与科学研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于时序逻辑的游戏框架，用于在受限和动态变化的环境中进行全身体动态运动的任务规划与控制，通过符号系统的方法确保运动行为的正确性。

Comments 49 pages, 23 figures, 1 table

Using Uncertainty Data in Chance-Constrained Trajectory Planning

在机会约束下利用不确定性数据进行轨迹规划

Vasileios Lefkopoulos, Maryam Kamgarpour

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文研究了在存在不确定位置障碍物的环境中进行轨迹规划问题，提出了一种在线学习分布矩的方法，并通过紧致的混合整数凸改写方法得到可行解，应用于自动驾驶领域。

Journal ref 2019 18th European Control Conference (ECC)

Image Acquisition Planning for Earth Observation Satellites with a Quantum Annealer

基于量子退火器的地球观测卫星图像采集规划

Tobias Stollenwerk, Vincent Michaud, Elisabeth Lobe, Mathieu Picard, Achim Basermann, Thierry Botter

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究比较了经典优化方法与D-Wave 2000Q量子退火器在地球观测任务规划中的性能，发现量子退火方法在某些问题上比经典精确求解器更快，但受限于量子退火器的精度，其解质量在小规模问题上与启发式方法相当，但随问题规模增大而迅速下降。

Monetary Policy and Dark Corners in a stylized Agent-Based Model

货币政策与风格化基于代理的模型中的暗角

Stanislao Gualdi, Marco Tarzia, Francesco Zamponi, Jean-Philippe Bouchaud

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了货币政策在风格化基于代理的模型中的作用和有效性，发现货币政策在非过于激进时能够实现目标，但不同经济均衡状态的存在可能导致货币政策引发不稳定性。

Comments Contribution to the CRISIS project, 25 pages, 21 figures, pseudo-code of the model, revised and improved version

Journal ref Journal of Economic Interaction and Coordination 12, 507-537 (2017)

Potential Game-Based Non-Myopic Sensor Network Planning for Multi-Target Tracking

基于势游戏的多目标跟踪多视角传感器网络规划

Su-Jin Lee, Soon-Seo Park, Han-Lim Choi

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于势游戏的非短视方法，用于多目标跟踪中的移动传感器网络规划，通过多步前瞻方案解决传感器覆盖间隙导致的局部信息最大值问题，同时提出了一种利用联合策略虚构博弈和动态规划的算法，实现了计算可行性的提升。

Comments Copyright 2018 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works

Journal ref IEEE Access. 6 (2018)

Structure-Preserving Constrained Optimal Trajectory Planning of a Wheeled Inverted Pendulum

保持结构的约束最优轨迹规划 of 一个轮式倒置摆

Klaus Albert, Karmvir Singh Phogat, Felix Anhalt, Ravi N Banavar, Debasish Chatterjee, Boris Lohmann

机构 * Systems and Control Engineering（系统与控制工程） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文研究了轮式倒置摆的约束最优轨迹规划问题，通过离散力学推导了离散时间模型，并利用离散时间约束最优控制问题生成最优轨迹，同时设计了非线性连续时间模型和闭环LQ控制器，通过实验验证了非线性模型和控制方案的有效性。

Comments 12 pages, 8 figures, 1 table. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1710.10932

A Hybrid Compositional Approach to Optimal Mission Planning for Multi-rotor UAVs using Metric Temporal Logic

一种基于度量时序逻辑的混合组合方法用于多旋翼无人机最优任务规划

Usman A. Fiaz, John S. Baras

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种混合组合方法，用于多旋翼无人机在受约束环境中的时间敏感搜索救援任务规划，通过将度量时序逻辑形式化描述任务规范，并利用混合模型捕捉无人机的各种操作模式，将任务分解为子任务并使用混合整数线性规划求解器求解最优路径，从而降低计算复杂度并实现实时应用。

Comments 8 pages, 5 figures, 1 table. Fixed typos, added new references

Online UAV Path Planning for Joint Detection and Tracking of Multiple Radio-tagged Objects

面向多无线电标签目标联合检测与跟踪的无人机在线路径规划

Hoa Van Nguyen, S. Hamid Rezatofighi, Ba-Ngu Vo, Damith C. Ranasinghe

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种在线路径规划算法，用于联合检测和跟踪多个未知无线电标签目标，通过部分可观测马尔可夫决策过程和随机有限集跟踪前检测多目标滤波器，在保持无人机与目标安全距离的同时，实现了高效的多目标跟踪与检测。

Comments Accepted to The IEEE Transactions on Signal Processing

Robust Tracking with Model Mismatch for Fast and Safe Planning: an SOS Optimization Approach

具有模型不匹配的鲁棒跟踪：一种SOS优化方法

Sumeet Singh, Mo Chen, Sylvia L. Herbert, Claire J. Tomlin, Marco Pavone

机构 * Dept. of Aeronautics and Astronautics, Stanford University（航空航天系，斯坦福大学） ； Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Berkeley（电气工程与计算机科学系，加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于SOS优化的方法，用于在快速且安全的规划中处理模型不匹配问题，通过设计反馈跟踪控制器和跟踪界限，以在不精确模型下保证系统安全性。

Comments Presented at WAFR 2018; final version v2 -- fixed typos

Coupling of Crop Assignment and Vehicle Routing for Harvest Planning in Agriculture

作物分配与车辆路径的耦合用于农业收获规划

Mogens Graf Plessen

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于作物分配与车辆路径耦合的收获规划方法，旨在优化大规模农场及协作农场组的作物分配和路径规划，通过整数规划算法和启发式方法解决大规模问题。

Comments 12 pages, double-column format, 2 figures, 3 tables

Connectivity-Aware UAV Path Planning with Aerial Coverage Maps

具有空中覆盖图的连接意识UAV路径规划

Hongyu Yang, Jun Zhang, S. H. Song, Khaled B. Lataief

机构 * Department of ECE, Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong（香港科技大学电子工程系） ； Department of EIE, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong（香港理工大学电子工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种利用UAV可控移动来克服地面用户优化的蜂窝网络在空中覆盖不连续问题的连接意识UAV路径规划方法，通过引入两个新指标量化UAV路径的蜂窝连接质量，并利用空中覆盖图提供准确的散射覆盖孔位置，将UAV路径规划问题转化为在连接约束下寻找最短路径的问题。

Comments This paper has been accepted by IEEE WCNC 2019

Path Planning for Autonomous Bus Driving in Urban Environments

城市环境中自动驾驶巴士的路径规划

Rui Oliveira, Pedro F. Lima, Gonçalo Collares Pereira, Jonas Mårtensson, Bo Wahlberg

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种针对城市环境中巴士驾驶的路径规划框架，通过优化问题解决巴士的复杂驾驶任务，利用道路对齐车辆模型，并考虑巴士的过道特性以实现安全的避障约束。

Comments 6 pages, 8 figures

Online Sampling in the Parameter Space of a Neural Network for GPU-accelerated Motion Planning of Autonomous Vehicles

神经网络参数空间中的在线采样用于自动驾驶车辆的GPU加速运动规划

Mogens Graf Plessen

机构 * MPG 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种用于自动驾驶车辆GPU加速运动规划的神经网络参数空间在线采样方法，通过神经网络作为控制器参数化来处理非线性和非凸系统，并在预测时间范围内保持参数化不变，同时通过变化的特征向量确定转向和纵向加速度控制。

Comments 8 pages, 8 figures, 3 tables, conference paper

Hierarchical Planning of Dynamic Movements without Scheduled Contact Sequences

无调度接触序列的动态运动分层规划

Carlos Mastalli, Ioannis Havoutis, Michele Focchi, Darwin G. Caldwell, Claudio Semini

机构 * Department of Advanced Robotics, Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院先进机器人部） ； Robot Learning and Interaction Group, Idiap Research Institute（伊迪普研究所机器人学习与交互小组） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种分层轨迹优化方法，用于规划无需调度接触序列的动态运动，通过计算能够实现无法通过刚体运动达到的目标的全身运动，首先根据机器人的质心动力学找到可行的质心运动，然后通过应用完整的动力学模型进行优化，利用可行的质心轨迹作为预热起点，通过互补约束描述接触模型，即环境几何和非滑动主动接触，两个优化阶段均作为互补约束数学规划问题（MPCC）进行求解，实验表明该规划方法在一系列具有挑战性的任务中表现出色。

Comments 6 pages, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

Location Planning of Fast Charging Station considering its Impact on the Power Grid Assets

考虑对电力网络资产影响的快速充电站选址

Daijiafan Mao, Jun Tan, Guangyi Liu, Jiankang Wang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种考虑快速充电站对关键电力网络资产影响的多目标选址模型，采用交叉熵方法解决，验证了该方法的有效性。

Comments 5 pages, 5 figures. To be published (Accepted) in: Proceedings of 2019 IEEE Transportation Electrification Conference & Expo (ITEC 2019), Novi, MI

Real-Time Constrained Trajectory Planning and Vehicle Control for Proactive Autonomous Driving With Road Users

面向道路使用者的自主驾驶实时约束轨迹规划与车辆控制

Ivo Batkovic, Mario Zanon, Mohammad Ali, Paolo Falcone

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于模型预测控制的车辆运动规划与控制框架，考虑行人及其他道路使用者的运动，通过预测层将行人预测运动转化为MPC问题的约束，实现自主驾驶的前瞻性与安全性。

Comments 7 pages, 9 figures, accepted to European Control Conference (ECC) 2019

Safely Probabilistically Complete Real-Time Planning and Exploration in Unknown Environments

在未知环境中安全的概率完备实时规划与探索

David Fridovich-Keil, Jaime F. Fisac, Claire J. Tomlin

机构 * UC-Philippine-California Advanced Research Institute（加州-菲律宾-加州高级研究机构） ； ONR MURI（国防高级研究计划局（ONR）MURI） ； SRC CONIX Center（SRC CONIX中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种新的运动规划框架，该框架围绕现有的动力学规划器构建，在事先未知的静态环境中保证递归可行性。通过利用来自可达性分析的鲁棒控制器，该方法对整体安全性和碰撞避免做出了强保证。运动计划始终保持在初始状态的安全后向可达集内，同时安全地探索空间。这保证了初始状态的安全性，并确保在安全探索过程中最终能找到目标。

Comments 7 pages, accepted to ICRA 2019