AI Agent

Learning Robust Execution in Robotic Manipulation with Agentic Reinforcement Learning

通过智能强化学习在机器人操作中学习鲁棒执行

Xiaopeng Zhang, Yueyang Weng, Qi Liu, Yongjin Mu, Yanjie Li

机构 * School of Inteligence Science and Engineering, the Harbin Institute of Technology Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）智能科学与工程学院） ； Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University（东北大学机器人科学与工程学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 针对机器人操作面临的挑战，提出用两个互补指标评估执行质量，构建智能强化学习框架，通过高级决策恢复有效执行，在LIBERO基准测试中提升了执行成功率，增强了执行鲁棒性。

nuTruck: Benchmarking Autonomous Driving Planning for Distributed Electric-drive Trucks

nuTruck：分布式电动卡车自动驾驶规划的基准测试

Jinyu Miao, Pu Zhang, Yifei He, Chengyao Zhang, Kun Jiang, Ke Wang, Mengmeng Yang, Diange Yang

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） ； KargoBot.AI Inc.（卡戈博特人工智能公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对分布式电动卡车自动驾驶规划，提出nuTruck基准测试。纳入高精度动力学模型，采用多种规划器为基线，利用真实场景闭环评估，可定量评估侧翻风险等，有望成为评估此类规划器的新标准。

Comments 8 pages, 6 figures, 5 tables

VAMP-MR: Vector-Accelerated Motion Planning and Execution for Multi-Robot-Arms

VAMP-MR：多机器人手臂的向量加速运动规划与执行

Philip Huang, Chenrui Gao, Jiaoyang Li

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对多机器人手臂运动规划这一关键挑战，结合经典规划算法与矢量化碰撞检查技术，引入新运动规划器，基于CPU SIMD指令加速碰撞检查，在运动规划和执行后处理中实现加速，并发布实现降低研发门槛。

Comments 8 pages, 6 figures, 3 tables. To appear in the Proceedings of IROS 2026

Min-Max Regret Task Allocation and Planning of Heterogeneous Multi-Robot System in Partially Known Environments

部分已知环境中异构多机器人系统的最小-最大遗憾任务分配与规划

Xinkai Liang, Huixuan Chan, Ying Liu, Yangxi Shi, Hao Fang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对部分已知环境中异构多机器人系统任务分配难题，提出基于最小-最大遗憾优化的框架，用区域绑定原子命题捕获资源不确定性，借助扩展规划决策树及新型分支定界策略，实现近线性可扩展性，性能优于基线方法。

Parsimonious disturbance-aware minimum-time planning with parametric uncertainty

具有参数不确定性的简约干扰感知最短时间规划

Martino Gulisano, Matteo Masoni, Marco Gabiccini

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对赛车运动应用提出最小圈时规划框架，考虑状态干扰和参数不确定性，扩展公式并采用简约激活策略，通过MPC验证，相比无鲁棒性规划，鲁棒规划失败运行少、关键信号分散紧，提升了可跟踪性。

An ALNS Heuristic for Large-Scale Line Planning with Mode Choice and Line Generation

一种用于具有模式选择和线路生成的大规模线路规划的自适应大邻域搜索启发式算法

Siv Marie Cartland Hansen, Richard Martin Lusby, Rowan Hoogervorst, Otto Anker Nielsen

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对大规模公共交通线路规划中考虑需求响应性这一复杂问题，提出可扩展的ALNS算法，联合优化线路和频率，动态生成候选线路并评估解决方案，在丹麦欧登塞网络验证其适用性，优化后提升了服务水平，凸显校准需求模型的重要性。

Comments 47 pages, 7 figures

Direct probabilistic IMPT treatment planning with setup and range errors for neuro-oncological patients

针对神经肿瘤患者设置和范围误差的直接概率调强放疗治疗计划

Jelte R. de Jong, Sebastiaan Breedveld, Steven J. M. Habraken, Mischa S. Hoogeman, Jenneke I. de Jong, Danny Lathouwers, Zoltán Perkó

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对神经肿瘤患者，比较概率计划与稳健计划，采用基于百分位数的概率方法，通过嵌套结构和多项式混沌展开采样计算，实现更好的靶区覆盖与危及器官剂量降低权衡，优化时间有改善。

EvoGraph-R1: Self-Evolving Multimodal Knowledge Hypergraphs for Agentic Retrieval

EvoGraph-R1：用于智能检索的自进化多模态知识超图

Jiashi Lin, Changhong Jiang, Xiangru Lin, Ruifei Zhang, Xinyi Zhu, Jiyao Liu, Cheng Tang, Ye Du, Shujian Gao, Junzhi Ning, Lihao Liu, Ziyan Huang, Tianbin Li, Jin Ye, Junjun He

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 研究针对现有GraphRAG方法将知识图视为静态数据结构的局限，提出EvoGraph-R1自进化框架，把检索建模为MDP，智能体通过多种操作使超图结构进化以支持多跳推理，实验证明该方法在多模态问答基准测试中大幅优于现有基线。

Comments 10 pages main paper, 6 figures. CVPR 2026 accepted paper

Globalized Constrained Stein Variational Inference for Diverse Feasible Robot Motion Planning

用于多样化可行机器人运动规划的全局约束斯坦变分推理

Jiayun Li, Georgia Chalvatzaki

机构 * PEARL Lab, Dept. of Computer Science, TU Darmstadt（珍珠实验室，达姆施塔特工业大学计算机科学系） ； Robotics Institute Germany (RIG)（德国机器人研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究机器人运动规划多模态问题，提出SteinSQP方法，通过约束斯坦变分推理演化粒子集合，用无矩阵原始对偶算法解决子问题，引入优点函数全局化方法，在多任务中表现良好，收敛快且可行性高。

Model-Based Diffusion Optimal Control for Multi-Robot Motion Planning

基于模型的扩散最优控制用于多机器人运动规划

Zhilin He, Yorai Shaoul, Jiaoyang Li

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对多机器人运动规划难题，介绍基于模型的扩散最优控制（MDOC），它不依赖数据，通过结合动力学模型与控制障碍函数约束投影，利用基于冲突搜索的安全机制，在模拟实验中展现出优于基线规划器的性能。

Interleaved POMDP Planning for Multi-Object Search in Unknown Multi-Room Household Environments

未知多房间家庭环境中多目标搜索的交错部分可观测马尔可夫决策过程规划

Ruochu Yang, Ziyi Xia, Huibo Zhang, Yatong Han, Yiming Zhao, Yingke Li, Fumin Zhang, Yorai Wardi, Mengxue Hou

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Ising AI（伊辛人工智能公司） ； MIT（麻省理工学院） ； Notre Dame University（圣母大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究未知多房间家庭环境下多目标搜索问题，提出Inter-POMDP算法，通过高级POUCT规划器与低级运动规划器相互作用，平衡规划质量与效率，相比基线方法减少碰撞、导航步数及检测次数。

Task Planning for Mobile Manipulation in Retail Stores using Foundation Models with Iterative Re-planning

使用具有迭代重新规划的基础模型进行零售商店中的移动操作任务规划

Vismay Vakharia, Sanjana Garai, Rolif Lima, Nijil George, Vighnesh Vatsal, Kaushik Das

机构 * TCS Research, Tata Consultancy Services Ltd.（塔塔咨询服务公司TCS研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究零售场景补货问题，利用大语言模型和视觉语言模型，结合定制移动操作平台、用户驱动提示及反馈迭代重新规划方法纠错，在模拟环境验证端到端系统，为零售自动化提供了新的任务规划方案。

Diffusion for Long-Horizon Multi-Robot Path Planning in Human-Shared Environments

人类共享环境中长距离多机器人路径规划的扩散方法

Vaibhav Sanjay, Yorai Shaoul, Jiaoyang Li

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究人类共享环境中多机器人长距离路径规划问题，提出MRRD框架，结合滚动时域、并行扩散推理及冲突搜索机制，纳入时间条件与引导项，实验证明该框架能实时扩展到15个机器人，性能优于现有基线。

Comments 8 pages, 3 figures, to be published in IROS 2026

Trajectory Planning and Certification for 3-DOF Robot Manipulators Using Real Quantifier Elimination Based on Comprehensive Gröbner Systems

基于综合格罗贝格系统的实量词消去法用于3自由度机器人操作器的轨迹规划与验证

Yu Nakai, Akira Terui, Masahiko Mikawa

机构 * University of Tsukuba, Tsukuba, Japan（茨口大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究针对3自由度机器人操作器，提出基于综合格罗贝格系统的实量词消去法（CGS-QE），用于轨迹规划与验证。通过计算参数系统的CGS避免逐点重算格罗贝格基，提高效率，还能验证多种轨迹的逆运动学解，算法在Risa/Asir中实现。

Dynamic Evaluation of Classical and Control-Aware Optimal Trajectory Planning in Robot Manipulators

机器人操作器中经典和控制感知最优轨迹规划的动态评估

Bhanuka Dayawansa, Rohan Munasinghe

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究机器人操作器轨迹规划，提出控制感知最优轨迹规划框架，纳入动力学和执行器努力，用中点线性化策略，通过统一评估框架对比经典方法，能降低跟踪误差等，证明仅运动学平滑不能确保高效执行。

Comments Accepted at MERCon 2026. To be presented at MERCon 2026. 7 pages, 7 figures

MMAgent-R$^2$: Learning to Rerank and Reject for Agentic mRAG

MMAgent-R$^2$：用于智能mRAG的重排与拒绝学习

Tao Zhang, Ziqi Zhang, Zongyang Ma, Yuxin Yang, Bing Li, Chunfeng Yuan, Kang Rong, Fengyun Rao, Jing Lyu, Weiming Hu

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA（中国科学院复杂系统管理与控制国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Super Intelligent Security of Multi-Modal Information（北京多模态信息超智能安全重点实验室） ； WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉团队） ； PeopleAI Inc.（人智公司） ； School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学信息科学与技术学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 针对KB-VQA中现有mRAG方法在处理视觉相似实体时的不足，提出MMAgent-R$^2$框架，集成视觉重排和主动拒绝机制，设计复合奖励函数，经GRPO训练实现联合优化，实验证明其在多任务中性能达最优。

Comments Accepted by ECCV 2026

Hypothesis-driven Model Expansion under Uncertainty for Open-World Robot Planning

不确定性下用于开放世界机器人规划的假设驱动模型扩展

Anxing Xiao, Hanbo Zhang, Tianrun Hu, David Hsu

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； Smart Systems Institute, National University of Singapore（新加坡国立大学智能系统研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对开放世界机器人规划中传统方法失效的问题，提出假设驱动模型扩展框架，利用基础模型生成假设，结合自动规划与验证反馈进行迭代优化，实现自主知识扩展，推动家用服务机器人实际部署。

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

Surrogate-based prioritization of sub-problems for Benders decomposition in energy planning

基于代理的能源规划中Benders分解子问题优先级排序

Wanhong Yu, Boyung Jürgens, Leonard Göke

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究能源规划中Benders分解子问题选择方法，核心是基于代理估计子问题目标、评估切割平面估计器误差，优先处理误差大的子问题，贡献是在不同算法中应用该策略并验证其有效性。

Handover-Aware Trajectory Planning for Cellular-Connected UAVs under STL Specifications and URLLC Constraints

超可靠低延迟通信（URLLC）约束下蜂窝连接无人机的切换感知轨迹规划

Yuqi Ping, Tianhao Liang, Bofeng Zheng, Bingyan Xie, Tingting Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究蜂窝连接无人机在URLLC约束下执行任务的切换感知轨迹规划，用信号时序逻辑和有限块长URLLC可行性表征要求，制定联合规划问题，采用逻辑网络流等求解，模拟表明规划器可执行任务并揭示多因素对轨迹等的影响。

Hope for the Best, Prepare for the Worst: Occlusion-Aware Contingency Planning for Autonomous Vehicles

抱最好的希望，做最坏的打算：自动驾驶车辆的遮挡感知应急规划

Truls Nyberg, Anna Gautier, Jana Tumova

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Traton AB（特拉顿集团） ； Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； Univeristy of Gothenburg（哥德堡大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对城市环境中自动驾驶车辆面临的遮挡风险，提出正式的遮挡感知轨迹规划框架，基于可达性分析方法，集成树形运动规划器，减少保守性并保障安全，在模拟场景中验证有效性。

Function-Space Diffusion for Motion Planning

用于运动规划的函数空间扩散

Zinuo Chang, Yipu Chen, Byoungwoo Park, Hongzhe Yu, Yongxin Chen

机构 * School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院航空航天工程学院） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究提出函数空间扩散运动规划方法，将轨迹建模为连续函数在函数空间直接扩散，定义谱域正向过程，用基于离散正弦变换的傅里叶神经算子参数化反向过程，实现离散不变轨迹生成，提升规划性能。

Comments 8 pages

Continuous-Time Gaussian Belief Trees for Motion Planning

用于运动规划的连续时间高斯信念树

Rayan Mazouz, Qi Heng Ho, Zachary N. Sunberg, Morteza Lahijanian

机构 * Department of Aerospace Engineering Sciences at the University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校航空航天工程科学系） ； Department of Aerospace and Ocean Engineering at Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院航空航天与海洋工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对连续时间随机系统的采样运动规划问题，在过程和测量不确定下，通过连续时间ODEs与离散卡尔曼滤波更新建模信念，用信念障碍函数检查安全，为信念规划提供框架并结合RRT等评估。

Optimal mean-time path planning for unmanned underwater vehicles: a Hamilton-Jacobi approach

无人水下航行器的最优平均时间路径规划：一种哈密顿-雅可比方法

Jonathan Valyou, Jeremy Brandman, Sanghyun Lee

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究无人水下航行器在多种海洋预报下的最优平均时间路径规划，用哈密顿-雅可比偏微分方程考虑预报不确定性，给出最优平均可达旅行时间与控制，扩展快速扫描法求解方程并验证。

PhysMiner: An Agentic AI Framework for Discovering Turbulence Physics

PhysMiner：用于发现湍流物理的智能体人工智能框架

Jiawei Chen, Han Gao, Ping He

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

AI总结 研究针对湍流物理机制发现难题，提出PhysMiner框架，结合速度梯度张量三重分解与大语言模型推理，经多模块协作及库积累知识，实现自动分析并验证，为湍流物理发现奠定基础。

From Real-Time Planning to Reliable Execution:Scalable Coordination for Heterogeneous Multi-Robot Fleets in Industrial Environments

从实时规划到可靠执行：工业环境中异构多机器人车队可扩展协调

Bo Cao

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出SCALE反应式在线协调框架，通过运动诱导冲突减少机制和广义共轭动作-优先超图，实现异构多机器人车队的实时路径规划与鲁棒执行，经仓库部署验证有效性。

Comments 11 pages, 9 figures

Short-Horizon Position Accuracy of Single-Track Models: Implications for Motion Planning of Autonomous Vehicles

单轨模型的短时位置精度：对自动驾驶车辆运动规划的启示

Aron J. Aertssen, Lars A. T. H. van Alen, Igo J. M. Besselink, Rudolf G. M. Huisman, René M. J. G. van de Molengraft

机构 * Department of Mechanical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学机械工程系） ； Safety & Driver Controls Group, Vehicle Development, DAF Trucks N.V.（DAF卡车公司车辆开发部安全与驾驶员控制组） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文通过实车实验对比三种单轨车辆模型的短时位置精度，分析模型复杂度、参数化质量与位置精度的权衡，为模型预测控制中的模型选择提供依据。

Comments Submitted to The International Journal of Automotive Engineering, Official Journal of the Society of Automotive Engineers of Japan, Inc. (JSAE)

ChargeBD: Character-Aware Heterogeneous Agent Reasoning for Guided Engineering in Battery Development

ChargeBD：面向电池开发中引导工程的字符感知异构智能体推理

Rui Huang, Zekun Jiang, Mengran Hou, Xingyu Niu, Yuqiang Li, Qinying Gu, Tianhang Zhou

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 提出ChargeBD框架，通过MBTI启发的角色智能体矩阵，结合异构推理，解决液流电池多尺度多目标研发中的自适应问题。

Planning over Matrix-Factorization MDPs for Candidate Generation

基于矩阵分解MDP的候选生成规划

Mikhail Trapeznikov, Maksim Utushkin

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 将推荐系统的用户旅程建模为MDP，通过折叠更新用户状态进行规划，实验表明单步前瞻即可显著提升固定嵌入下的检索效果。

Comments Accepted to the 5th Workshop on End-to-End Customer Journey Optimization at KDD 2026. 6 pages, 3 figures, 2 tables

Path planning for unmanned naval surface vehicles

无人水面航行器的路径规划

Daniel G. Schwartz

机构 * Department of Computer Science, Florida State University（计算机科学系，佛罗里达州立大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对无人水面航行器（USV）的固定和移动障碍物避碰问题，提出结合全局与局部路径规划器的新方法，全局规划器融合三种算法，局部规划器基于障碍物运动方向决策，仿真验证了有效性。

Journal ref AI Insights, Article 939, 1(1), 2025, 31 pages

When RAG Meets Query Planning: Logical Query Trees for Resolving Exploratory Reasoning Problems

当RAG遇见查询规划：用于解决探索性推理问题的逻辑查询树

Ganlin Xu, Linghao Zhang, Zhitao Yin, Hongda Xi, Chen Yang, Jiaqing Liang, Weijia Lu, Sihang Jiang, Yanghua Xiao, Deqing Yang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对检索增强生成在探索性推理问题中的检索噪声和错误累积问题，提出PlanRAG框架，将自然语言建模为逻辑查询树，通过动态规划和代价模型优化查询树，实现高效并行处理，在WikiWeb-ERP数据集上优于现有方法。

Comments Accepted by SIGMOD 2027