AI Agent

Semantic-Aware Autonomous Exploration for UAVs in Unknown Indoor Environments

未知室内环境中无人机语义感知自主探索

Duc-Thien Nguyen, Ngoc Minh Do, Xiem HoangVan, Thanh Nguyen Canh

机构 * University of Engineering and Technology, Vietnam National University（越南国立大学工程与技术大学） ； School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本先端科学技术大学院大学信息科学学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对无人机在未知环境中探索效率低的问题，提出一种基于语义感知的探索框架，通过在概率路线图上添加语义层并引入语义奖励函数，优先探索包含有意义物体的区域，实验表明在减少探索时间和路径长度的同时达到90%-94%的覆盖率。

OmniSpace: Efficient Geometry Awareness for Autonomous Vehicles MLLMs

OmniSpace: 自动驾驶多模态大语言模型的高效几何感知

Hao Vo, Phu Loc Nguyen, Khoa Vo, Sieu Tran, Duc Minh Nguyen, Ngo Xuan Cuong, Nghi D. Q. Bui, Anh Nguyen, Duy Minh Ho Nguyen, Ngan Le

机构 * University of Arkansas（阿肯色大学） ； Google Research, Google（谷歌研究院） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出OmniSpace，一种即插即用的几何感知范式，通过相机位姿注入器、多视图极线注意力模块和3D几何蒸馏目标，从纯2D观测中提升MLLM的空间推理能力，在多个自动驾驶基准上超越现有方法。

LAWNs Meet SWIPT: Beamforming and Power Splitting Optimization for Predictive Control

LAWNs 遇见 SWIPT：面向预测控制的波束赋形与功率分割优化

Jun Wu, Wenchao Liu, Weijie Yuan, Nanchi Su

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对低空无线网络中电池受限的无人机群，提出联合优化控制输入、波束赋形和功率分割的两阶段框架，利用模型预测控制和半定松弛技术实现高精度轨迹跟踪与能量收集。

From Convolution to Transformer: A Comparative Study of U-Net Variants for Brain Tumor and Retinal Vessel Segmentation

从卷积到Transformer：用于脑肿瘤和视网膜血管分割的U-Net变体比较研究

Khoa Pham, Sindhuja Penchala, Jiacheng Li, Andy Perkins, Noorbakhsh Amiri Golilarz

机构 * Mississippi State University（密西西比州立大学） ； The University of Alabama（阿拉巴马大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 比较五种U-Net变体（U-Net 3D、Residual U-Net、Attention U-Net、UNETR、Swin UNETR）在脑肿瘤和视网膜血管分割任务上的性能，发现基于Transformer的Swin UNETR在全局上下文建模中表现最佳。

A Pre-Dispatch Resonance Safety Criterion for AI Training Clusters

AI训练集群的预调度共振安全准则

Chandan Chaudhary, Abanish Tiwari, Yansong Pei, Mohammed Ben-Idris, Joydeep Mitra

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对AI训练集群在BSP协议下对电网产生的周期性功率波动，提出一种预调度安全准则，通过解析两区域摇摆方程，界定危险迭代周期带，并量化集群规模上限。

Comments Submitted for North American Power Symposium (NAPS) 2026, October 11 - 13, 2026

Deep RL- Tuned Mo del-Free Adaptive Control for Lower-Limb Exoskeletons During Sit-to-Stand Transitions

基于深度强化学习的无模型自适应控制在下肢外骨骼坐站转换中的应用

Ranjeet Kumbhar, Appaso M. Gadade, Rajmeet Singh, Ashish Singla, Ravinder Kumar

机构 * Thapar Institute of Engineering and Technology（塔帕尔工程与技术学院） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 针对坐站转换中下肢外骨骼轨迹跟踪难题，提出一种结合超局部模型、RBF神经网络和TD3强化学习的无模型自适应反步控制策略，显著降低跟踪误差。

Joint Visibility Analysis of RIS in Non-Terrestrial Networks through Stochastic Geometry

非地面网络中RIS的联合可见性分析：基于随机几何

Ashutosh Balakrishnan, Junse Lee, Francois Baccelli

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对城市环境阻挡视线路径问题，利用随机几何研究RIS部署在楼顶时与UE和NTN-BS的联合可见性概率，推导出闭式期望，发现最大期望值为2倍巴塞尔数。

Comments Manuscript consists of 13 pages, 21 figures (including subfigures)

Simulating Public Transit Fare Policies in NYC: An Efficient, Socioeconomic-Aware Framework

模拟纽约市公共交通票价政策：一个高效、社会经济感知的框架

Parker Wischhover, Hossein Amiri, Kiara Ha, Jooyoung Yoo, Lina Li, Andreas Züfle, Joon-Seok Kim

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出一个可扩展的数据驱动仿真框架，集成合成人口、智能体仿真、多模式出行时间估计和票价敏感模式选择模型，评估纽约市多种票价政策对客流量、收入与公平性的影响。

Comments 10 pages, 10 figures, submitted to SIGSPATIAL'26

Motion-Aware Reinforcement Learning For Object Localization

运动感知强化学习用于目标定位

Prithvi Raj Singh, Satyendra Singh

机构 * McNeese State University（麦克尼斯州立大学） ； Louisiana Tech University（路易斯安那理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出基于PPO的边界框优化智能体MARLNet，通过引入匀速运动先验和动作平滑惩罚，在Pascal VOC 2012和VisDrone 2019上提升了检测成功率，并分析了奖励干扰和表示上限问题。

Comments 20 pages, 6 figures, 9 Tables

BadDreamer: Transferable Backdoor Attacks against Video World Models for Autonomous Driving

BadDreamer: 针对自动驾驶视频世界模型的可迁移后门攻击

Zhe Shuai, Xiaopeng Xie, Yikun Zeng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出BadDreamer，一种针对自动驾驶视频世界模型的可迁移时空后门攻击，通过污染未来帧中的触发-擦除序列，使模型在物理触发出现时幻觉化障碍物消失，进而误导下游动作预测。

Comments 19 pages, 8 figures, 3 tables. Preprint

How Should a Robot Configure Its Laser Scanner for Inspection?

机器人应如何配置其激光扫描仪以进行检测？

Zhiling Chen, David Gorsich, Matthew P. Castanier, Yang Zhang, Jiong Tang, Farhad Imani

机构 * University of Connecticut（康涅狄格大学） ； US Army DEVCOM Ground Vehicle Systems Center (GVSC)（美国陆军DEVCOM地面车辆系统中心（GVSC）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出SenseHD系统，将扫描仪配置建模为指令条件感知决策，通过超维联想记忆选择稳定感知参数，提升检测可靠性。

Comments 8 pages, 9 figures. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

AI Data Centers and Power System Sustainability: Understanding the Sustainability Implications of AI-Driven Data Centers on Power Systems

AI数据中心与电力系统可持续性：理解AI驱动数据中心对电力系统的可持续性影响

Yuhao Huang, Novarun Deb, Hamidreza Zareipour

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文概述AI数据中心对电力系统可持续性的影响机制，分析其负荷行为、供电配置及对碳排放和可再生能源利用的影响，并评估企业可持续性路径与碳核算实践。

Comments 13 pages, 3 figures, to be published in IEEE Energy Sustainability Magazine

BayesFP: Posterior Estimation for Flow-Based Policies via Feynman-Kac Sampling

BayesFP: 基于Feynman-Kac采样的流策略后验估计

Sreevardhan Sirigiri, Weiming Zhi, Fabio Ramos

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； Australian Centre For Robotics, The University of Sydney（悉尼大学澳大利亚机器人中心） ； College of Connected Computing, Vanderbilt University（范德堡大学互联计算学院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出BayesFP框架，将预训练扩散/流匹配策略的约束轨迹生成视为贝叶斯后验采样，利用Feynman-Kac校正器实现无需重训练的推理时采样，在模拟和真实操作任务中提升零样本性能。

Towards time-variant scenario reduction for energy system optimization modeling under uncertainty

面向能源系统优化建模中不确定性的时变场景约简

Yannick Werner, Juan Miguel Morales, Salvador Pineda, Sonja Wogrin

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种时变场景约简框架，通过允许场景概率随时间变化，提高随机规划中模型缩减效率，并在两阶段发电扩展规划问题中验证其有效性。

Interpolations: a linear algebra approach

插值：一种线性代数方法

Andronick Arutyunov, Nikolay Korgin

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出统一的线性代数框架处理插值问题，通过对偶空间表示插值条件，给出存在唯一性定理及基函数显式公式，并推广至三角插值及异质传感器场景。

Information Design under Uncertain Utilities: Probabilistic and CVaR Approaches

不确定效用下的信息设计：概率与CVaR方法

Furkan Sezer

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 针对设计者不了解代理人支付系数的问题，提出Cal-BCE概念，在LQG结构下转化为凸二阶锥和半定规划，实验表明概率设计平均福利更高，CVaR设计尾部保护更好。

Comments 37 pages, 9 figures

A Multi-Objective Approach to Curriculum-Based Course Timetabling with Continuity Across Semesters

基于课程且跨学期连续性的多目标排课问题

Florian Meier, Thomas Stidsen, Clemens Thielen, Andreas Wiese

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出多目标混合整数规划方法，平衡讲师与学生偏好，通过限制课程时间变动实现连续性，基于词典序ε约束法求解，在真实案例中揭示清晰权衡。

Protection Switching in Hybrid Hollow-Core and Single-Mode Fiber Networks: Challenges, Analysis, and Mitigation Strategies

混合空芯光纤与单模光纤网络中的保护切换：挑战、分析与缓解策略

Md Ghulam Saber, Zhiping Jiang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文分析了混合空芯光纤与单模光纤网络中保护切换的挑战，通过蒙特卡洛模拟量化色散步长、GSNR惩罚和调制格式降级，并提出缓解策略，指出1+1专用保护优于共享备份路径保护。

One country, multiple portraits: representativeness in GPS-based mobility data is source-specific and spatially dependent

一国多面：基于GPS的移动数据代表性因数据源而异且具有空间依赖性

Carmen Cabrera, Francisco Rowe, Miguel González-Leonardo, Juan Ignacio Vilchis-García, Elisa Omodei, Maribel Hernández-Rosales

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究通过对比墨西哥2478个市镇的Facebook和Veraset数据与人口普查，发现移动数据覆盖偏差因数据源而异且具有空间依赖性，数字接入和物质资源是主要驱动因素。

Bridging Phase-Field Model and Deep Learning for Predicting 2D and 3D Microstructure Evolution in Ternary Alloys

桥接相场模型与深度学习预测三元合金的二维和三维微观结构演化

Owais Ahmad, Aravind K, Naveen Kumar, T. A. Abinandanan, Somnath Bhowmick, Rajdip Mukherjee

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)

AI总结 提出混合框架，结合相场模型与注意力增强深度学习，预测三元合金旋节线脱合金过程中的二维和三维微观结构演化，实现高精度长时间预测。

Journal ref ACS Applied Engineering Materials 2026

PiMiX 2.0: AI-enhanced Data Fusion for Radiographic Imaging and Tomography

PiMiX 2.0: 人工智能增强的放射成像与断层扫描数据融合

Zhehui Wang, Shanny Lin, Nicholas Amano, Susan S. Glenn, Ramya Gurunathan, Katie Liu, Nathan E. Peterson, Michelle A. Espy, Adam Thompson, Amy J. Clarke, Ray T. Chen

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 提出AI增强的数据融合框架PiMiX 2.0，集成多实验多模态放射成像与断层扫描，支持自动数据摄取、3D/4D重建及物理感知解释，加速数据处理并提升可重复性。

Comments 9 pages, 4 figures, 1 table. Work presented in the 26th Topical Conference on High Temperature Plasma Diagnostics Conference, Cambridge, MA, USA (June 7 - 11, 2026)

Redistributing Voice and Responsibility: AI in Relationship-Centred Care

重新分配声音与责任：关系中心护理中的人工智能

Kellie Yu Hui Sim, Kenny Tsu Wei Choo

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究通过预先护理计划和同伴支持的实证工作，探讨AI在关系中心护理中如何重新分配声音、责任和情感劳动，并识别出权威、时间性和可见性三个关系维度，提出设计挑战。

Comments Provocation accepted to the CHI 2026 Workshop on Toward Relationship-Centered Care with AI: Designing for Human Connections in Healthcare. 5 pages

SparseWorld: Enhancing End-to-End Autonomous Driving via World Models with Sparse Scene Representation

SparseWorld: 通过具有稀疏场景表示的世界模型增强端到端自动驾驶

Ruoyu Wang, Jingke Wang, Yukai Ma, Yuehao Huang, Shuangming Lei, Guanglin Xu, Aixue Ye, Yong Liu

机构 * Institute of Cyber-Systems and Control, Zhejiang University（浙江大学控制系统研究所） ； Labs, Huawei（华为2012实验室） ； State Key Laboratory of Industrial Control Technology（国家工业控制技术重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出SparseWorld，一种基于稀疏场景表示的轻量级世界模型，通过自回归预测未来地图元素和周围智能体，并利用预测结果优化下游运动预测和轨迹规划，在nuScenes数据集上实现0.05%的碰撞率，达到开放循环规划指标的最优性能。

GeoVista: Visually Grounded Active Perception for Vision-Language Understanding of Ultra-High-Resolution Remote Sensing Images

GeoVista: 用于超高清遥感理解的视觉引导主动感知

Jiashun Zhu, Ronghao Fu, Jiasen Hu, Jing Huang, Nachuan Xing, Bo Yang

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University, China（吉林大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 GeoVista提出一种基于规划的主动感知框架，通过构建全局探索计划和分支式局部检查，实现超高清遥感图像的高效解读，提升全局上下文理解与证据聚合效率。

A frontend ASIC for Microdosimetry

一种用于微剂量学的前端ASIC

Simon Waid, Matthias Knopf, Giulio Magrin, Albert Hirtl, Sebastian Onder, Stefan Gundacker, Daniel Radmanovac, Sandra Barna, Thomas Bergauer

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种用于微剂量学传感器的ASIC，旨在通过低噪声读出实现 LET 测量，支持低 LET 区域的质子谱分析及 delta 电子贡献研究。

IMPACT: An Implicit Active-Set Augmented Lagrangian for Fast Contact-Implicit Trajectory Optimization

IMPACT: 一种隐式主动集增广拉格朗日法用于快速接触-隐式轨迹优化

Jiayun Li, Dejian Gong, Georgia Chalvatzaki

机构 * PEARL Lab, Dept. of Computer Science, TU Darmstadt, Germany（图腾实验室，计算机科学系，图恩大学，德国） ； Hessian.AI, Darmstadt, Germany（海森AI，图恩，德国） ； Robotics Institute Germany (RIG)（德国机器人研究所（RIG）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出IMPACT方法，通过隐式主动集策略解决接触约束下的轨迹优化问题，实现高效求解并提升控制质量。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS), 2026

FARM: Foundational Aerial Radio Map for Intelligent Low-Altitude Networking

FARM：面向智能低空网络的基础空中无线电地图

Shijian Gao, Jiahui Liang, Yifeng Yuan, Wenlihan Lu, Guobin Shen, Liuqing Yang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出FARM基础模型，利用掩码自编码器和扩散解码器，从高粒度全域数据集中构建高保真空中无线电地图，在水平与垂直维度均优于现有方法，并验证了真实场景的迁移能力。

Iterative Convex Optimization with Control Barrier Functions for Obstacle Avoidance among Polytopes

基于控制障碍函数的迭代凸优化在多面体障碍物规避中的应用

Shuo Liu, Zhe Huang, Calin A. Belta

机构 * Boston University（波士顿大学） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对多面体机器人与障碍物的避碰问题，提出一种迭代凸MPC-DCBF框架，通过精确最近点计算导出支撑超平面构建线性DCBF约束，实现快速在线安全控制。

Comments 8 pages, 4 figures

Schur-MI: Fast Mutual Information for Robotic Information Gathering

Schur-MI：用于机器人信息收集的快速互信息

Kalvik Jakkala, Jason O'Kane, Srinivas Akella

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出Schur-MI，利用迭代结构和Schur补分解将互信息计算复杂度从O(|V|^3)降至O(|A|^3)，在真实测深数据集上实现最高12.7倍加速，并成功用于自主水面车辆的在线路径规划。

Comments IROS 2026

Cyber Resilience Assessment of Unbalanced Distribution System Restoration under Sparse Load Forecasting Attacks

三相不平衡配电系统恢复在负荷预测稀疏对抗攻击下的网络弹性

Chen Chao, Zixiao Ma, Ziang Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文量化对抗性攻击对负荷预测的影响，提出梯度稀疏攻击方法，并建立恢复感知验证框架，揭示系统级故障，为设计网络安全感知的恢复规划提供见解。

Comments 10 pages, 7 figures