AI Agent

Optimal any-angle path planning in static and dynamic environments

静态与动态环境中的最优任意角度路径规划

Yiyuan Zou, Clark Borst

机构 * Faculty of Aerospace Engineering, Delft University of Technology（航空航天工程学院，代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 提出椭圆前向扩展和视野技术加速最优任意角度路径规划，开发Zeta*和Zeta*-SIPP算法，在静态和动态环境中保持最优性，速度提升20倍以上。

Comments 33 pages, 13 figures

3D HAMSTER: Bridging Planning and Control in Hierarchical Vision Language Action Models through 3D Trajectory Guidance

3D HAMSTER：通过3D轨迹引导在分层视觉语言动作模型中桥接规划与控制

Dongyoon Hwang, Byungkun Lee, Dongjin Kim, Hyojin Jang, Hoiyeong Jin, Jueun Mun, Minho Park, Hojoon Lee, Hyunseung Kim, Jaegul Choo

机构 * Kim Jaechul Graduate School of AI, KAIST（韩国科学技术院金载哲人工智能研究生院） ； Graduate School of Artificial Intelligence, POSTECH（浦项工业大学人工智能研究生院） ； KRAFTON AI 纠错

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

AI总结 提出3D HAMSTER框架，通过让规划器直接输出度量可靠的3D轨迹，弥合2D引导与3D低层策略之间的差距，在3D轨迹预测、仿真和真实操作中优于现有方法。

Comments Published in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026. Code: https://github.com/DAVIAN-Robotics/3D_HAMSTER. Project page: https://davian-robotics.github.io/3D_HAMSTER/

LeCropFollow: Latent Space Planning for Navigation in Unstructured Crop Fields

LeCropFollow：非结构化农田中导航的潜在空间规划

Felipe Tommaselli, Francisco Affonso, Arthur Pompeu, Gianluca Capezzuto, Arun Narenthiran Sivakumar, Girish Chowdhary, Marcelo Becker

机构 * University of São Paulo（圣保罗大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 提出LeCropFollow框架，利用自监督语义热图和基于模型的强化学习规划器在潜在流形中优化轨迹，无需几何建模，实现从简化模拟到真实世界的零样本迁移，在玉米田间隙中语义故障减少2.4倍。

Comments 8 pages, 7 figures, 3 tables. Github Repo: https://github.com/Felipe-Tommaselli/lecropfollow

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, 2026

Certified Speculative Execution for Untrusted AI Agents

不可信AI代理的认证推测执行

Chenyu Zhou, Qiliang Jiang, Shuning Wu, Xu Zhou

机构 * School of Engineering, Institute of Science Tokyo, Japan（东京科学大学工学院） ； College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, China（浙江大学控制科学与工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出证书门控前缀接受（CGPA）方法，通过可信验证器、保形校准值边界和求解器延迟机制，实现安全、遗憾和速度的解耦，将不可信AI代理的违规率降至零。

Comments 15 pages, 2 figures, 24 tables. Includes a technical appendix (full proofs and all supplementary tables)

Qualified Educational Capacity Planning under Heterogeneous Student Support Needs: A Synthetic Benchmark and Decision-Support Framework

异构学生支持需求下的合格教育能力规划：一个合成基准与决策支持框架

Carlos Eduardo Sanoja, Oscar Enrique Moreno Mayz

机构 * Quanta Labs, LLC（Quanta Labs有限责任公司） ； Universidad Monteávila（蒙特阿维拉大学） 纠错

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

AI总结 针对教育支持服务中资格衰减、训练与需求冲突的合格能力问题，提出一个合成基准与决策支持框架，通过多控制器比较揭示新资格获取可达性决定最优策略的机制。

Towards Reliable and Robust LLM Planning: Symbolic Feedback-Driven Iterative Self-Refinement Framework

迈向可靠稳健的LLM规划：符号反馈驱动的迭代自我精炼框架

Jiajing Zhang, Jiamei Jiang, Chenyang Zhang, Feifei Mo, Linjing Li, Daniel Zeng

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 提出符号反馈驱动的迭代自我精炼框架，通过自然语言提示、符号验证器和计划识别器增强LLM在长时域规划中的鲁棒性和可靠性。

OPID: On-Policy Skill Distillation for Agentic Reinforcement Learning

OPID: 面向智能体强化学习的在策略技能蒸馏

Shuo Yang, Jinyang Wu, Zhengxi Lu, Yuhao Shen, Fan Zhang, Lang Feng, Shuai Zhang, Haoran Luo, Zheng Lian, Zhengqi Wen, Jianhua Tao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title)；agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出OPID框架，通过从在策略轨迹中提取层级技能（回合级和步骤级）提供密集标记级监督，结合结果优势进行策略优化，提升智能体性能、样本效率和鲁棒性。

Autoformalization of Agent Instructions into Policy-as-Code

智能体指令的自动形式化为策略即代码

Adam Mondl, Matthew Maisel, John H. Brock

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

AI总结 提出自动形式化流水线，通过LLM生成-批评循环将智能体提示和自然语言策略转化为Cedar策略语言，在MedAgentBench上比手工编码覆盖更多规范。

Comments Accepted at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD), ICML 2026

Explainable Control Framework (XCF) based on Fuzzy Model-Agnostic Explanation and LLM Agent-Supported Interface

基于模糊模型无关解释与LLM智能体支持接口的可解释控制框架(XCF)

Faliang Yin, Hak-Keung Lam, David Watson

机构 * Department of Engineering, Faculty of Natural, Mathematical & Engineering Sciences, King’s College London（工程系，自然、数学与工程科学学院，伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 提出可解释控制框架XCF，通过分层模糊模型无关解释方法HFMAE-C和LLM智能体接口，为闭环控制器提供模型无关的解释，并在倒立摆和Turtlebot避障案例中验证有效性。

Beyond Next-Observation Prediction: Agent-Authored World Modeling for Sequential Decision Making

超越下一观测预测：面向序贯决策的智能体自创世界建模

Guangfeng Cai, Kaibing Yang, Shuo He, Yu Li, Shengtian Yang, Jiaqi Lv, Lei Feng

机构 * Southeast University（东南大学） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 提出智能体自创世界建模（AAWM），根据策略决策需求构建训练目标，而非预测下一观测，实验证明其比下一观测预测提供更有效的学习信号。

Comments 16 pages, 4 figures, 6 tables

AGORA: An Archive-Grounded Benchmark for Agentic Workplace Document Reasoning

AGORA：基于档案的智能体工作场所文档推理基准

Honglin Guo, Qi Zhang, Yu Zhang, Weijie Li, Rui Zheng, Zhikai Lei, Qiyuan Peng, Zhiheng Xi, Tao Gui, Qi Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Qiji Zhifeng Co., Ltd.（上海奇绩智峰有限公司） 纠错

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

AI总结 提出AGORA基准，包含362个问题、8个领域共9664份真实文档（3.72亿词元），要求智能体在超大档案中主动搜索稀疏证据并推理答案，最强模型准确率仅59.4%。

FlowR2A: Learning Reward-to-Action Distribution for Multimodal Driving Planning

FlowR2A: 学习奖励到动作分布用于多模态驾驶规划

Xirui Li, Zhe Liu, Xiaoqing Ye, Wenhua Han, Yifeng Pan, Junyu Han, Hengshuang Zhao

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Changan Automobile（长安汽车） 纠错

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

AI总结 提出FlowR2A，通过流匹配解码器学习奖励条件动作分布，统一了基于评分和基于锚点的方法，实现密集监督与动态生成，在NAVSIM基准上取得最优结果。

Comments Project page: https://lixirui142.github.io/flowr2a-ad

Project Ariadne: Prompt-Conditioned Route Generation for Synthesis Planning

Project Ariadne: 用于合成规划的提示条件路线生成

Anton Morgunov, Victor S. Batista

机构 * Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 提出解码器专用路线生成器Ariadne，通过提示-补全序列统一表示目标、约束和路线，在RetroCast/PaRoutes基准上，深度约束和所需叶子约束的Solv-0分别提升13.7和31.2点，推理时间远低于DESP。

Comments Code is available at https://github.com/ischemist/project-ariadne

RIFT-Bench: Dynamic Red-teaming For Agentic AI Systems

RIFT-Bench：面向智能体AI系统的动态红队测试

Yarin Yerushalmi Levi, Roy Betser, Amit Giloni, Lidor Erez, Itay Gershon, Oren Rachmil, Sindhu Padakandla, Roman Vainshtein

机构 * Fujitsu Research of Europe (FRE)（富士通欧洲研究院） ； Fujitsu Research of India Pvt. Ltd. (FRIPL)（富士通印度私人研究有限公司） 纠错

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

AI总结 提出RIFT-Bench，一种基于图表示的动态红队测试方法，用于统一评估异构智能体AI系统的安全性，通过自动发现系统结构并部署自适应对抗攻击。

Comments Preprint

AdaReP:Adaptive Re-Planning under Model Mismatch for Neural World-Model Predictive Control

AdaReP：模型失配下的自适应重规划用于神经世界模型预测控制

Yutian Cheng, Xiaojian Ma, Xianhao Wang, Min Yang, Rongpeng Su, Hangxin Liu, Xi Chen, Shuai Li, Qing Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（北京通用人工智能研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对神经世界模型预测控制中重规划计算开销大的问题，提出AdaReP方法，通过在线自适应调整重规划容忍度，在保持任务性能的同时大幅减少规划器计算量。

Comments Accepted at ICANN 2026. This arXiv version contains supplementary materials and appendices that are omitted from the conference version due to space limitations

SCOPE: Evolving Symbolic World for Planning in Open-Ended Environments

SCOPE：面向开放环境规划的演化符号世界

Yundaichuan Zhan, Minghe Gao, Zhongqi Yue, Wendong Bu, Wenqiao Zhang, Guoming Wang, Jisheng Dang, Juncheng Li, Siliang Tang, Yueting Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； Lanzhou University（兰州大学） 纠错

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

AI总结 提出SCOPE框架，通过符号执行模拟器和自适应符号记忆模块，在开放环境中演化符号世界表示，提升规划完整性和鲁棒性。

Comments Accepted to ICML 2026

Physics-Informed Eikonal Caging for Whole-Arm Manipulation Planning

基于物理信息的Eikonal笼形约束的全臂操作规划

Yan Zhang, Yiming Li, Yifei Dong, Florian T. Pokorny, Sylvain Calinon

机构 * Idiap Research Institute（Idiap 研究所） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） 纠错

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

AI总结 提出将笼形约束重新表述为最小时间逃逸问题，利用物理信息神经网络近似满足Eikonal方程的逃逸时间场，实现全臂操作规划中的鲁棒性提升。

Comments Under review

REBA: A Revealed Belief Automaton Framework for Online Planning in Continuous POMDPs

REBA：一种用于连续POMDP在线规划的揭示信念自动机框架

Xiangwei Chen, Lingling Fang, Andreas Holzinger, Liming Chen

机构 * School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Liaoning Normal University（辽宁师范大学计算机科学与人工智能学院） ； Human-Centered AI Lab, Department of Ecosystem Management, Climate and Biodiversity, BOKU University（BOKU大学生态系统管理与气候生物多样性系人本人工智能实验室） ； Institute of Human-Centered Computing, Graz University of Technology（格拉茨技术大学人本计算研究所） 纠错

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

AI总结 提出REBA框架，通过信息论门在线分析连续信念空间并建立可靠锚点，构建有限信念自动机，结合ω-正则规范实现无需预定义离散抽象的在线规划，在巡逻和导航任务中性能提升17%-47.4%。

From RAN Control to Agentic Intelligence: Architecture and Vision for Energy Efficient AI-RAN

从RAN控制到智能体智能：节能AI-RAN的架构与愿景

Sabrine Aroua, Alexis I. Aravanis, Ilias Chatzistefanidis, Hamza Abbar, Anh-Khoa Dang, Anastasios Giovanidis, Salah-Eddine El Ayoubi, Stephane Senecal, Martha Vlachou Konchylaki, Navid Nikaein

机构 * Ericsson Research（爱立信研究） ； Laboratory of Signals and Systems (L2S)（信号与系统实验室） ； Universite Paris-Saclay（巴黎-萨克雷大学） ； CentraleSupelec（中央超导大学） ； CNRS（国家科学研究中心） ； BubbleRAN ； Orange Innovation（Orange创新） 纠错

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

AI总结 提出一种智能体AI原生RAN架构，结合语义意图抽象和大语言模型驱动协调，实现异构工作负载的自适应编排和节能多目标优化，以降低6G网络能耗。

Comments preprint under review at IEEE Network Magazine

THREAD: Trajectory Planning for Hybrid Rigid-Soft Manipulators with Environment-Aware Diffusion

THREAD: 面向混合刚柔机械臂的环境感知扩散轨迹规划

Shivani Kamtikar, Pranav Asthana, Naveen Kumar Uppalapati, Girish Krishnan, Girish Chowdhary

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Maryland College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

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

AI总结 提出首个基于扩散的混合刚柔机械臂轨迹规划器THREAD，通过物理启发损失联合约束刚柔段，实现狭窄环境穿行，任务成功率92.4%，碰撞减少5倍。

Comments Project Page: https://robot-thread.github.io, IROS 2026

Trip+: Benchmarking Agents in Personalized Interactive Travel Planning

Trip+: 个性化交互式旅行规划中的智能体基准测试

Junle Chen, Wei Chen, Yehong Xu, Zhengjun Huang, Yuqian Wu, Zhoujin Tian, Kai Wang, Lei Wang, Xiaofang Zhou

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Tencent Hy（腾讯Hy） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出Trip+基准，通过多轮交互和分钟级行程生成与修订，评估智能体在个性化旅行规划中的可行性、偏好匹配及主观体验（如疲劳度），发现现有模型倾向于技术可行但耗时的行程。

Structural Distinguishability of Static and Adaptive Policy Regimes in Agent-Based Regulatory Simulation

基于智能体的监管模拟中静态与自适应政策机制的结构可区分性

Roberto Garrone

机构 * Open University of Cyprus（塞浦路斯开放大学） 纠错

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

AI总结 本文通过可配置的排放监管ABM基准，比较四种政策-智能体机制，揭示自适应政策与智能体交互导致监管结论差异，提出机制可区分性评估方法。

Comments 19 pages, 4 figures, 9 tables. Simulation-based methodological study

RACL: Reasoning-Agent Control Layers for Continuous Metaheuristic Learning

RACL：用于连续元启发式学习的推理代理控制层

Antón Asla Manzárraga

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出RACL方法，在元启发式优化器之上添加推理代理，通过观察、推理和干预控制搜索行为，在车辆路径问题上平均成本降低0.641%-8.337%。

Comments 10 pages, 5 tables

Measuring Biological Capabilities and Risks of AI Agents

测量AI代理的生物能力与风险

Patricia Paskov, Jeffrey Lee, Kyle Brady, Alyssa Worland

机构 * PATRICIA PASKOV, JEFFREY LEE, KYLE BRADY, ALYSSA WORLAND（PATRICIA PASKOV、JEFFREY LEE、KYLE BRADY、ALYSSA WORLAND） 纠错

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

AI总结 针对AI科学家等自主执行多步科学任务的代理系统，本文提出生物代理评估作为解释性工具，并基于实践经验给出定义、设计、运行、评分和记录评估的考量，以帮助决策者谨慎解读结果并指导投资。

SAGE-OPD: Selective Agent-Guided Intervention for Multi-Turn On-Policy Distillation

SAGE-OPD：面向多轮在策略蒸馏的选择性智能体引导干预

Yuhang Zhou, Lizhu Zhang, Yifan Wu, Mingyi Wang, Bo Peng, Jiayi Liu, Xiangjun Fan, Zhuokai Zhao

机构 * Meta AI 纠错

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

AI总结 提出SAGE-OPD框架，通过环境反馈和教师判断选择性干预学生响应，结合置信度加权和损失归一化，解决多轮在策略蒸馏中的错误累积问题，在ALFWorld任务中取得13.3%的相对提升。

Comments 21 pages, 3 figures

Configurable Clinical Information Extraction with Agentic RAG: What Works, What Breaks, and Why

可配置的临床信息提取与智能体RAG：什么有效、什么失效及原因

Osman Alperen Çinar-Koraş, Marie Bauer, Sameh Khattab, Merlin Engelke, Moon Kim, Stephan Settelmeier, Shigeyasu Sugawara, Fabian Freisleben, Felix Nensa, Jens Kleesiek

机构 * Institute for Artificial Intelligence in Medicine (IKIM), University Medicine Essen（埃森大学医学院人工智能医学研究所） ； Faculty of Computer Science, University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡-埃森大学计算机科学学院） ； Department of Physics, TU Dortmund University（多特蒙德工业大学物理系） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence, TU Dortmund University（多特蒙德工业大学拉马尔机器学习和人工智能研究所） ； Advanced Clinical Research Center, Fukushima Medical University（福岛医科大学先进临床研究中心） ； Department of Cardiology and Vascular Medicine, University Hospital Essen（埃森大学医院心血管内科） 纠错

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

AI总结 针对临床文档元数据缺失问题，提出基于智能体RAG的ACIE系统，在埃森大学医学中心部署，通过完整患者上下文推理和源引用验证，在7326次临床判断中实现96.5%的提取接受率。

OmniPlan: An Adaptive Framework for Timely and Near-Optimal Network Planning Optimization

OmniPlan：一种用于及时且近乎最优的网络规划优化的自适应框架

Longlong Zhu, Jiashuo Yu, Zedi Chen, Yuhan Wu, Zhifan Jiang, Yuchen Xian, Yimeng Liu, Jiajie Su, Shaopeng Zhou, Xingyuan Li, Hongyan Liu, Xuan Liu, Dong Zhang, Chunming Wu, Xiang Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fuzhou University（福州市大学） ； Yangzhou University（扬州大学） ； The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； College of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出OmniPlan自适应框架，利用大语言模型解析用户意图，通过混合专家架构动态选择MIP求解器、启发式算法或深度强化学习模型，实现网络规划优化的及时性与近乎最优性，在分布式机器学习推理卸载任务中延迟降低97.8%，资源消耗降低11.5%。

Comments Accepted by ACM KDD 2026

Learning Cardiac Electrophysiology Digital Twins Through Agentic Discovery of Hybrid Structure

通过智能体发现混合结构学习心脏电生理数字孪生

Ziqi Zhou, Yubo Ye, Sumeet Atul Vadhavka, Linwei Wang, Zhiqiang Tao

机构 * Rochester Institute of Technology（罗彻斯特理工学院） 纠错

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

AI总结 提出LEADS框架，利用LLM智能体在结构化动作空间中迭代发现混合物理-神经模型，实现个性化心脏电生理数字孪生构建，优于人工设计和其他LLM方法。

Comments 10 pages, 4 figures

OPD-Evolver: Cultivating Holistic Agent Evolver via On-Policy Distillation

OPD-Evolver：通过在线策略蒸馏培养整体智能体进化器

Guibin Zhang, Xun Xu, Yanwei Yue, Zikun Su, Wangchunshu Zhou, Xiaobin Hu, Shuicheng Yan

机构 * LV-NUS Lab（林文实验室） ； FDU（福建大学） ； PKU（北京大学） ； Bytedance Inc.（字节跳动公司） 纠错

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

AI总结 提出OPD-Evolver框架，通过快慢双循环和在线策略自蒸馏，使智能体学会选择、使用、编写和维护经验，在多个基准上超越现有方法，并让小模型挑战大模型。

ParkingTransformer: LLM-Enhanced End-to-End Trajectory Planning for Autonomous Parking

ParkingTransformer: 基于大语言模型增强的端到端自主泊车轨迹规划

Hauteng Wu, Xu Li, Dong Kong, Zihang Wang, Xieyuanli Chen, Benwu Wang, Wenkai Zhu

机构 * School of Instrument Science and Engineering, Southeast University（东南大学仪器科学与工程学院） ； School of Electronic and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院） ； College of Transportation, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学交通学院） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

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

AI总结 提出ParkingTransformer框架，利用多视角感知和大语言模型场景理解能力，结合轨迹查询与隐状态特征，直接输出规划轨迹，无需密集BEV表示，通过3D位置编码、固定窗口流机制和粗到细解码策略提升性能，在CARLA和实车实验中验证有效性。