AI Agent

Decompose and Reorganize: Planning with Primitives and Visuomotor Policies Learned from Demonstrations

分解与重组：利用从示范中学到的原语和视觉运动策略进行规划

Yizhou Chen, Hang Xu, Dongjie Yu, Yupu Lu, Tengye Xu, Zeqing Zhang, Wei Zhang, Yi Ren, Ben M. Chen, Jia Pan

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； JD.com (JingDong)（京东） ； Nanyang Technological University (NTU)（南洋理工大学） ； Southern University of Science and Technology (SUSTech)（南方科技大学） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； The Chinese University of Hong Kong (CUHK)（香港中文大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究如何使机器人灵巧、长视野操作自动化，提出DR-LfD框架，将视觉运动策略集成到TAMP决策系统，基于接触关系分解示范为原子技能，经实验验证该框架在多类任务中性能强大。

Comments 21 pages, 12 figures

Progressive Replacement Sequence Planning for Laser-Enhanced BeiDou Navigation Constellations

激光增强北斗导航星座的渐进式替换序列规划

Huan Yan, Juan A. Fraire, Ziqi Yang, Kanglian Zhao, Wenfeng Li, Jinjun Zheng, Ziyu Wang, Changgang Zheng

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究北斗卫星系统早期卫星接近寿命末期，用激光卫星替换微波卫星的序列规划问题，通过建立整数线性规划模型和优先级感知搜索启发式算法，实现更优混合网络演变，为北斗替换规划提供决策支持和工程指导。

Comments 18 pages, 13 figures

Hybrid Artificial Potential Fields and Spatio-Temporal Transformers for Real-Time AUV Path Planning

用于实时 AUV 路径规划的混合人工势场与时空变压器

Khadija Rais, Abdelmadjid Benmachiche, Imene Soualmia

机构 * Echahid Cheikh Larbi Tebessi University（艾哈西德·谢赫·拉尔比·泰贝西大学） ； Chadli Bendjedid University（查德利·本杰迪德大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究 AUV 在复杂水下环境的路径规划，比较 13 种算法，提出混合人工势场与时空变压器的方法。该方法性能平衡，平均路径短、碰撞率低、计算高效，优于其他算法，为实时 AUV 导航提供强大解决方案。

FeelWorld: Visuo-Tactile World Model for Hierarchical Contact Prediction and Planning

FeelWorld：用于分层接触预测和规划的视觉触觉世界模型

Wenxuan Ma, Chaofan Zhang, Chao Xue, Yinghao Cai, Guocai Yao, Shaowei Cui, Shuo Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Imprintx Robotics（印记机器人公司） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对现有视觉世界模型忽视触觉状态问题，提出分层视觉触觉世界模型FeelWorld，通过联合预测视觉和触觉状态、引入注意力机制及训练方法，实现接触预测与规划，实验表明其能降低预测误差并提高规划成功率。

Comments 9 pages, 7 figures

Co-planning of Flight Corridors and Communication Infrastructure for Urban Drone Logistics Networks

城市无人机物流网络的飞行走廊与通信基础设施协同规划

Yingjie He, Yikang Wang, Zhenyu Gao

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究复杂城市环境中基站部署与无人机飞行走廊联合优化问题，提出CR-CMAB框架，利用3D射线追踪、覆盖感知搜索和信道互易性动态扩展搜索空间，实验表明该框架能在适度计算时间内优化部署，提供实用规划视角。

Comments 13 pages, 8 figures, preprint

Does Central Planning Fail Locally? Evaluating EV Charging Flexibility Optimization Across Grid Levels

中央规划在局部会失败吗？评估跨电网层级的电动汽车充电灵活性优化

Ambra Van Liedekerke, Lorenzo Zapparoli, María Parajeles Herrera, Blazhe Gjorgiev, Gabriela Hug, Giovanni Sansavini

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究评估跨电网层级的电动汽车充电灵活性，采用自上而下和自下而上两种方法，前者分解最优充电需求，后者利用电价信号局部优化，结果表明中央优化的充电在配电层面仍有效，能减少电网违规并与驾驶行为兼容。

Comments 16 pages, 8 figures

Conformal Constraint Tightening for Chance-Constrained Motion Planning with Unknown Dynamics

具有未知动力学的机会约束运动规划的共形约束收紧

Shubham Natraj, Bruno Sinopoli, Yiannis Kantaros

机构 * Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对未知动力学系统，利用共形预测给出轨迹偏差概率界，收紧规划约束，为现有规划器提供真实系统概率任务完成保证，实验验证理论保证且任务完成率显著提升。

When Language Models Meet NeuroGraphs: Exploring Enhanced Agentic LLM Framework Towards Brain Network Analysis

当语言模型遇上神经图谱：探索用于脑网络分析的增强型智能语言模型框架

Jiaxing Li, Rui Dong, Muyao Tang, Youyong Kong

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 研究针对脑网络分析中现有方法解释性有限等问题，提出BrainAgent智能语言模型框架，将连接组分类设为迭代过程，经特定工具转换、知识检索等步骤生成结构化预测，实验证明其优于基线，为脑网络分析提供实用路径。

Socially Consistent Multi-Robot Navigation Using Decoupled Planning and Trajectory Coordination

使用解耦规划和轨迹协调的社会一致多机器人导航

Matthew M. Sato, Kincho H. Law

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究多机器人在人类环境中的导航，通过解耦规划与轨迹协调，改进A*规划器嵌入社会规范构建社会图，转化轨迹协调为凸规划，实现可预测、符合社会规范的路径规划，简化多机器人协调。

Comments Submitted to Civil Engineering Sciences

Unified Prediction and Planning via Conflict-Aware Disjoint Parameter Training

通过冲突感知不相交参数训练实现统一预测与规划

Taewon Seo, Seonae Jeon, Giwon Lee, Kuk-Jin Yoon, Daehee Park

机构 * DGIST（韩国科学技术院大邱庆北校区） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究社交机器人在拥挤环境中统一预测与规划问题，提出基于模型合并的不相交参数训练框架DPT，通过分布式参数学习减轻技能冲突，稀疏合并提升性能，在标准基准测试中验证其在机器人导航上通用且有效。

Comments Accepted at ECCV 2026. 38 pages, 14 figures. Project page: https://dpt2026.github.io/

LENS: LLM-guided Environment Simplification for Planning and Control in Clutter

LENS：用于杂乱环境中规划与控制的大语言模型引导的环境简化

Aileen Liao, Rachel Holladay, Dinesh Jayaraman, Michael Posa

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对现实世界多物体杂乱环境处理难题，提出LENS方法，通过大语言模型引导自动生成特定场景和任务的自适应更新抽象，经实验验证其能改进多种模型在高度杂乱操纵场景中的表现。

Pose-Parameterized Motion Planning and CBF-QP Self-Collision Filtering for a Long-Reach Drilling Boom

用于长距离钻臂的姿态参数化运动规划和CBF-QP自碰撞过滤

Mehdi Heydari Shahna, Tuomo Kivelä, Jouni Mattila

机构 * Faculty of Engineering and Natural Sciences, Tampere University（坦佩雷大学工程与自然科学学院） ； Sandvik Mining and Construction Oy（山特维克采矿与建筑公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对长距离钻臂从操作员监督控制向自主控制转变的需求，提出在测量状态逆运动学中集成姿态参数化规划与CBF-QP的方法，经两项钻孔任务评估，该方法效果良好，无逆运动学故障，位置误差小。

Beyond Fixed Goal Delivery: Online POMDP Planning for Target Interception in Crowds

超越固定目标交付：人群中目标拦截的在线部分可观测马尔可夫决策过程规划

Himanshu Gupta, Kelvin Aladum, Nisar Ahmed, Bradley Hayes, Zachary Sunberg

机构 * Dept. of Aerospace Engineering Sciences（航空航天工程科学系） ； Dept. of Computer Science, University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校计算机科学系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究拥挤环境中目标拦截问题，将其建模为部分可观测马尔可夫决策过程，用树搜索在线求解。对比顺序路径速度规划器和统一规划器，发现高密度时前者安全拦截率低、耗时多，揭示了空间限制的结构局限性。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Manifold-Guided Motion Planning for Tight Assemblies

用于紧密装配的流形引导运动规划

Dror Livnat, Michael M. Bilevich, Michal Kleinbort, Dan Halperin

机构 * Blavatnik School of Computer Science and Artificial Intelligence, Tel-Aviv University（特拉维夫大学布拉瓦尼克计算机科学与人工智能学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对刚体装配运动规划因几何约束面临的挑战，提出临界流形引导的CMG-RRT规划器。它利用配置空间分层细分，将采样偏向临界流形邻域引导探索，经证明概率完备，在基准测试中成功率达100%，还解决了麋鹿拆解谜题。

Comments Appeared in the 17th World Symposium on the Algorithmic Foundations of Robotics (WAFR)

Task-Space Constrained Stochastic Trajectory Optimization for Time-Optimal Forestry Crane Motion Planning

用于时间最优林业起重机运动规划的任务空间约束随机轨迹优化

Marc-Philip Ecker, Christoph Fröhlich, Bernhard Bischof, Wolfgang Kemmetmüller, Tobias Glück

机构 * Automation & Control Institute (ACIN), TU Wien（自动化与控制研究所，维也纳工业大学） ； Center for Vision, Automation & Control, AIT Austrian Institute of Technology GmbH（视觉、自动化与控制中心，奥地利技术研究院有限公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对液压泵流量约束下的林业起重机运动规划问题，提出TSC-VP-STO算法，通过任务空间约束联合优化轨迹与终端配置冗余自由度，相比基线算法平均轨迹时长减12 - 15%，泵流量利用改善，且经实际部署验证。

Comments Accepted at IROS 2026

ShotPlan: Cinematic Video Generation with Learnable Planning Token

ShotPlan：使用可学习规划令牌生成电影级视频

Su Guo, Guangce Liu, Haosen Yang, Jiepeng Wang, Cong Liu, Junqi Liu, Haibin Huang, Hongxun Yao, Chi Zhang, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对电影级视频生成难题，提出ShotPlan框架，基于视频扩散基础模型，引入可学习规划令牌捕捉镜头过渡线索，结合分数时间旋转位置嵌入在帧级别建模，实验证明其优于现有方法，提升了镜头管理与一致性。

Comments Project page: https://pensioner-11.github.io/ShotPlan/

Finite-Time Curvature-Constrained Vector Field for Saturation-Free Motion Planning of Nonholonomic Robots

用于非完整机器人无饱和运动规划的有限时间曲率约束向量场

Zhouru Xiao, Sha Luo, Yang Lu, Héctor García de Marina, Zhenyang Xu, Chaosong Gong, Yaonan Wang, Weijia Yao

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） ； College of Information Science and Engineering, Hunan Normal University（湖南师范大学信息科学与工程学院） ； College of Systems Engineering and the State Key Laboratory of Digital Intelligent Modeling and Simulation, National University of Defense Technology（国防科技大学系统工程学院和数字智能建模与仿真国家重点实验室） ； Department of Computer Engineering, Automation & Robotics, and the Institute of Mathematics (IMAG), University of Granada（格拉纳达大学计算机工程、自动化与机器人系以及数学研究所（IMAG）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对非完整机器人运动规划问题，提出由有限时间曲率约束向量场和无饱和控制律组成的框架。通过构建FT-C2VF实现有限时间收敛并满足曲率约束，开发控制器跟踪该场，经分析和实验验证方法有效且鲁棒。

PERA: A Perceive-Reason-Act Interface Bridging Sensing, Cognitive Reasoning, and Trustworthy Agentic Response for 6G

PERA：一种感知-推理-行动接口，用于6G的传感、认知推理和可信智能体响应

Mohammad Farzanullah, Melike Erol-Kantarci, Lajos Hanzo

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 研究针对下一代网络实现中传统机器学习和大语言模型的局限，提出基于感知-推理-行动（PERA）范式的生成网络智能，用多任务架构取代边缘模型，降低复杂性与能耗，通过案例研究验证其在链路状态分类和波束预测上的有效性。

Comments 9 pages, 5 figures, 1 table, magazine paper, submitted to IEEE for possible publication

An Indoor Navigation System for the Visually Impaired based on UWB Positioning and D* Lite Path Planning Algorithm

基于超宽带定位和D* Lite路径规划算法的视障者室内导航系统

Thanh C. Vo, Dong LT. Tran, Huy HM. Le, Duyen N Ha, Tuan Anh Pham, Hai Thanh Dang, Hoang T. Tran

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对视障者室内导航问题，提出基于UWB定位技术和D* Lite路径规划算法的系统，利用UWB传感器定位，集成算法优化轨迹、应对动态障碍，实验表明系统可靠低延迟，为视障者提供安全灵活的室内导航。

Comments 6 pages, 7 figures, 3 tables

Journal ref Proceedings of the 8th Vietnam International Conference and Exhibition on Control and Automation (VCCA-2026), pp.1029-1034, 2026

AlterAtlas: Shifting Travel Planning from AI Generation to Validation via Persona-Driven Simulations

AlterAtlas：通过基于角色的模拟将旅行规划从人工智能生成转变为验证

William Huang, Ruofei Du, Yang Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对旅行规划需平衡多目标约束，当前AI工具支持有限问题，提出AlterAtlas系统，通过基于角色模拟实现行程验证与修订，经实验证明可提高计划与角色匹配度，增强用户对最终计划的信任。

Comments 11 pages, 8 figures. For associated codebase, see https://github.com/hilab-open-source/alteratlas

From Outcomes to Actions: Leveraging Hindsight for Long-Horizon Language Agent Training

从结果到行动：利用事后诸葛亮进行长期语言智能体训练

Zishang Jiang, Tingyun Li, Jinyi Han, Xinyi Wang, Sihang Jiang, Yizhou Ying, Xiaojun Meng, Jiansheng Wei, Jiaqing Liang, Yanghua Xiao

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

AI总结 研究长期语言智能体训练中现有强化学习方法面临的挑战，提出事后诸葛亮策略优化方法，通过投影到意图空间提取低方差学习信号，聚合相似状态和行动，理论和实证证明可稳定提升策略性能。

Comments Accepted at ICML 2026

End-to-End Supply Chain Planning in the Paper Industry Via Column Generation and Benders Decomposition

通过列生成和本德分解实现造纸行业的端到端供应链规划

Changkun Guan, Amira Hijazi, Pascal Van Hentenryck

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究造纸行业端到端供应链规划难题，提出结合列生成与本德分解的BDCG - DP框架，利用问题结构特征求解。实验表明该框架能降低成本、减少运行时间，为行业提供首个工业规模集成精确模型，助规划者快速获可行调度。

Planning for Mission Efficiency, Robustness, and Resilience for Unmanned Autonomous Systems (UASs) in Contested Environments

在竞争环境中规划无人自主系统（UAS）的任务效率、稳健性和恢复力

Michael J. Gaiewski, Sergey N. Vecherin, Laurel P. Williams, Igor Linkov

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对竞争环境中UAS机群路线规划问题，提出整合稳健性和恢复力组件的策略，包括航路点位置重叠和动态任务适配，提升任务成功率，为UAS任务规划提供新方向。

Vessel Trajectory Prediction using COLREGs-aware Optimal Planning

使用COLREGs感知最优规划的船舶轨迹预测

David Kaikkonen, Fredrik Ljungberg, Erik Frisk

机构 * ABB Corporate Research（ABB企业研究部） ； Department of Electrical Engineering, Linköping University（Linköping大学电气工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究船舶轨迹预测问题，核心方法是先利用A*搜索生成初始轨迹，再用数值优化器确保符合COLREG，以船舶当前位置、速度和目的地为输入，基于AIS数据验证，比基于学习的方法预测更快。

Comments 6 pages, 11 figures. This work has been accepted to IFAC2026 for publication under a Creative Commons Licence CC-BY-NC-ND

RAVEN: Reinforcement-Adaptive Visibility-Graph Planning for Robust Humanoid Navigation with Collision-Free MPC

RAVEN：用于稳健人形机器人导航的强化自适应可见性图规划与无碰撞MPC

Ruochen Hou, Shiqi Wang, Beom Jun Kim, Hanzhang Fang, Mehak Singal, Dennis W. Hong

机构 * Robotics and Mechanisms Laboratory (RoMeLa), Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of California, Los Angeles（机器人与机构实验室（RoMeLa），机械与航天工程系，加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对人形机器人在动态环境中的导航问题，提出RAVEN框架，通过强化学习自适应调整可见性图规划器几何结构，结合无碰撞MPC层跟踪轨迹，经实验评估，该方法能减少超调、提高狭窄通道稳健性及在延迟噪声下可靠导航。

A Generative Partially Specified Finite State Machine Approach to Complex Behaviour Planning

一种用于复杂行为规划的生成式部分指定有限状态机方法

Kalana Ratnayake, Michael Pritchard, David Hinwood, Maleen Jayasuriya, Damith Herath

机构 * University of Canberra（堪培拉大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究为自主机器人在动态环境中的行为规划，提出生成式部分指定有限状态机（GPSFSM）神经符号架构，利用Fabric等组件实现标准化语义能力描述，实验表明该方法计划生成成功率高、延迟低，还能生成复杂行为，且开源堆栈使其实用可重复。

Comments Accepted for publication in the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 9 pages, 10 figures, 1 table

Catch, Throw, Repeat: Planning for Human-Robot Partner Juggling

接住、抛出、重复：人机搭档杂耍的规划

Jonathan Rainer Lippert, Kai Ploeger, Abir Chowdhury, Hermann Müller, Jan Peters, Alap Kshirsagar

机构 * Technical University of Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； Justus-Liebig University Gießen（吉森尤斯 - 李比希大学） ； German Research Center for AI (DFKI)（德国人工智能研究中心（DFKI）） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所） ； Indian Institute of Technology Delhi - Abu Dhabi（印度理工学院德里分校 - 阿布扎比） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究人机搭档杂耍问题，提出实时规划和控制架构，集成多种技术实现同步多球杂耍。通过用户研究，证明系统能达成三球级联共享，参与者成绩超此前最佳，提升了人机物理交互和共享自主性。

Comments Accepted at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

BridgeFlow: Fast and Robust SE(2)-Equivariant Motion Planning with Flow Matching

BridgeFlow：基于流匹配的快速且鲁棒的 SE(2) 等变运动规划

Xinzhe Zhou, Xuyang Wang, Xiaoming Duan, Jianping He

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对机器人运动规划中刚体变换等变性难题，提出BridgeFlow框架，通过轻量级模块实现等变性，结合布朗桥信息先验与最优传输加速推理，并嵌入环境感知，相比基线有速度和轨迹率优势，可稳健泛化。

Comments Accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). 8 pages, 7 figures

DRIFT: Drift and Aggregation for Motion Planning

DRIFT：用于运动规划的漂移与聚合

Yining Xing, Zhiyuan Liu, Zehong Ke, Wenhao Yu, Jianqiang Wang

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学智能网联汽车与交通国家重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对端到端轨迹规划器问题，提出DRIFT固定深度规划器，结合轨迹潜在空间漂移与提议聚合，基于视觉编码器特征生成提议，经聚合头预测最终轨迹，在导航测试中有良好表现，证明该方法为多假设运动规划提供高效设计。

Comments 8 pages, 3 figures, 4 tables. Under review at IEEE RAL

Motion Planning with Model-Based Diffusion via Constraint Optimization and Adaptive Scheduling

基于约束优化和自适应调度的基于模型扩散的运动规划

Zhilin He, Bowei Li, Jianlin Dou, Yuner Zhang, Changliu Liu

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对高度非凸约束环境下单机器人运动规划难题，提出MD-COAS方法，统一软扩散先验与硬投影算子，自适应调度并共同优化安全约束及扩散调度，实验证明其在多方面优于基线规划器。