AI Agent

Large-Scale Tunnel Air-Ground Collaboration With FLISP: Fast LiDAR-IMU Synchronized Path Planner

大规模隧道空地协同与FLISP：快速LiDAR-IMU同步路径规划器

Fenghe Guo, Runjie Shen, Chenyang Sun, Junrui Zhang, Quanxi Zhan, Yongchun Wang, Junjie Zhang

机构 * Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University（同济大学上海自主智能无人系统科学中心） ； State Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, Tongji University（同济大学自主智能无人系统全国重点实验室） ； College of Electronic and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出FLISP框架，通过UGV搭载的LiDAR-IMU实现无地图的UGV-UAV协同隧道检测，采用萤火虫算法和动态迭代优化器分别规划路径，在1.2公里隧道中实现100%成功率与~7ms延迟。

Comments 24 pages, 31 figures, 5 tables. Author accepted manuscript. This work was supported by the State Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems. The authors also thank the KinaMind Society for its inspiring environment and support

Journal ref IEEE Transactions on Field Robotics, vol. 3, pp. 494-517, 2026

Rethinking the green power grid for stability, not just for climate

重新思考绿色电网：为稳定性而非仅为气候

Yiming Wang, Arthur N. Montanari, Adilson E. Motter

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文评论指出，可再生能源通过合成惯性、先进逆变器控制和协调输电规划，不仅能推动脱碳，还能增强电网稳定性，储能和电力电子技术的进步使这一转型日益可行。

Comments Code are available at our GitHub repository https://github.com/YimingSci/EUPG-Renewables

Journal ref Joule, 10:102522 (2026)

PolicyTrim: Boosting Intrinsic Policy Efficiency of Vision-Language-Action Models

PolicyTrim: 提升视觉-语言-动作模型的内在策略效率

Xianghui Wang, Feng Chen, Wenbo Zhang, Hua Yan, Zixuan Wang, Changsheng Li, Yinjie Lei

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出PolicyTrim框架，通过强化学习后训练扩展动作块可靠长度并减少冗余物理步骤，实现高达5.83倍的端到端部署加速且不降低任务成功率。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://inceptionwang.github.io/PolicyTrim/

Hierarchical Partial-Order Models for Ranking

用于排序的层次偏序模型

Dongqing Li, Geoff K. Nicholls, Jeong Eun Lee, Chuxuan, Jiang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出层次偏序（HPO）模型，通过潜在偏序层次结构处理分组排序数据，扩展了基于偏序的模型，并在预测性能和结构可解释性上优于现有方法。

Comments 34 pages, 13 figures, 8 tables, 33 pages of appendices

Learning Asynchronous Upper-body Task-space Trajectory Tracking Policy for Humanoid Robots

学习人形机器人异步上肢任务空间轨迹跟踪策略

Yumeng Liu, Dongqi Wang, Jiyu Yu, Yijun Fan, Rong Xiong, Yue Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对规划与执行间的异步问题，提出异步上肢任务空间跟踪框架，通过教师-学生蒸馏初始化策略，结合滑动窗口全局奖励减少帧漂移，并利用MPC模块和自引导约束实现稀疏参考跟踪，仿真与硬件实验验证了低更新率下的优越性能。

Comments 10 pages, 8 figures

AISPO: Enhancing Depth Reliability for Robotic Manipulation of Non-Lambertian Objects via Affine-Invariant Shape Prior

AISPO: 通过仿射不变形状先验增强非朗伯体物体机器人操作的深度可靠性

Zhiming Chen, Linfang Zheng, Kun Zhang, Hyung Jin Chang, Wei Zhang, Hongyu Yu, Hua Chen

机构 * The Hong Kong University of Science & Technology（香港科技大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Southern University of Science & Technology（南方科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； LimX Dynamics 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出AISPO深度补全框架，结合多尺度RGB-D特征融合与仿射不变形状先验，提升非朗伯体物体（如透明、高反光表面）的深度可靠性，显著提高机器人抓取成功率。

Comments Published in IEEE Robotics and Automation Letters. 8 pages. Accepted April 2026

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 7, pp. 7996-8003, July 2026

Recommendation as Generation: Unifying Personalized Video Generation and Recommendation at Industrial Scale

推荐即生成：在工业规模上统一个性化视频生成与推荐

Yanhua Cheng, Bo Wang, Haotian Zhang, Xinyuan Gao, Zhihui Yin, Ben Xue, Yongzhi Li, Jieting Xue, Ye Ma, Minquan Wang, Jiahui Li, Tianyu Xu, Zhiqiang Liu, Xiao Lin, Shiyang Wen, Changcheng Li, Liu Liu, Quan Chen, Peng Jiang, Kun Gai

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出推荐即生成（RaG）范式，通过共享语义ID统一生成式推荐与视频生成，实现个性化视频按需生成，并在工业平台部署，广告收入提升1.87%。

Comments Project page: https://recommendation-as-generation.github.io/

V-Zero: Answer-Label-Free On-Policy Distillation with Contrastive Evidence Gating for Fine-Grained Visual Reasoning

V-Zero: 无答案标签的在线策略蒸馏与对比证据门控用于细粒度视觉推理

Haoxiang Sun, Zhihang Yi, Langxuan Deng, Yuhao Zhou, Peiqi Jia, Jian Zhao, Li Yuan, Jiancheng Lv, Tao Wang

机构 * SCU（四川大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(abstract)

AI总结 提出V-Zero框架，通过对比证据门控评估学生采样轨迹，无需答案标签即可实现细粒度视觉推理的在线策略蒸馏，训练速度比监督微调快5倍以上。

Optical Ground Stations for Space Communications:Systems Engineering, Availability, and Service Economics Through 2030

用于空间通信的光学地面站：系统工程、可用性及至2030年的服务经济学

Slava G. Turyshev

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文通过系统工程和服务经济学评估，结合公开演示和运营数据，分析了光学地面站的瓶颈已从峰值线速率转向天气、调度等约束下的可重复服务，并给出了固定成本敏感度基准。

Comments 32 pages, 8 figures, 30 tables

When Surveys Become Conversations: Adaptive Matrix Validation for AI-Assisted Interviews

当调查变成对话：面向AI辅助访谈的自适应矩阵验证

Tyler H. McCormick

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出自适应矩阵验证（AMV）方法，通过少量随机结构化问题校准AI从访谈中映射的变量，提升均值、子组和回归系数的估计精度，并在三个模拟研究中验证其有效性。

World Value Models for Robotic Manipulation

机器人操作的世界价值模型

Zhihao Wang, Jianxiong Li, Yu Cui, Yuan Gao, Xianyuan Zhan, Junzhi Yu, Xiao Ma

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出世界价值模型（WVM），融合世界模型与价值估计，通过时序建模评估数据质量，在标准基准和次优轨迹基准上达到SOTA，提升策略学习性能。

Comments preprint

ObsGraph: Hierarchical Observation Representation for Embodied Reasoning and Exploration

ObsGraph: 用于具身推理与探索的层次化观测表示

Taekbeom Lee, Youngseok Jang, Jeonghwa Heo, Jeongjun Choi, H. Jin Kim

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出ObsGraph，一种以观测为中心的层次化场景图，通过房间-视图-对象三层结构统一场景表示、检索与探索，实现粗到细的层次化检索并利用检索结果指导自适应多尺度探索，在具身推理与探索基准上提升了成功率和效率。

Public Good Provision under Locally Private Signals

局部隐私信号下的公共品提供

Behrooz Moosavi Ramezanzadeh, Jordan Awan

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究规划者通过局部隐私信道观察代理人偏好时的最优简化形式分配，其特征为后验评分规则，并分析隐私对提供决策、转移支付实现、收入渐近行为及福利比较的影响。

Emergent Self-Organisation of Intelligent Active Particles

智能活性粒子的涌现自组织

Priyanka Iyer, Segun Goh, Gerhard Gompper

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 研究智能活性粒子通过非互易相互作用和信息传播形成涌现自组织，包括群体形成、捕食行为和复杂环境导航。

Comments "perspective" article, 6 figures

PanoVine: Whole-Body Visuomotor Control for Soft Growing Vine Robot

PanoVine: 软体生长藤蔓机器人的全身视觉运动控制

Yimeng Qin, Xiaomeng Xu, William Heap, Aditi Oak, Shuran Song, Allison Okamura

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对软体生长藤蔓机器人难以建模和控制的问题，提出基于全身视觉反馈的数据驱动控制框架，利用19个分布式相机和端到端策略实现复杂环境下的自主导航与操作。

PAIWorld: A 3D-Consistent World Foundation Model for Robotic Manipulation

PAIWorld: 用于机器人操作的三维一致世界基础模型

Yuhang Huang, Xuan Lv, Junyan Xu, Zhiyuan Yu, Jiazhao Zhang, Ruizhen Hu, Wancheng Feng, Shilong Zou, Hewen Xiao, Ziqiao Zhou, Kaiyun Huang, Zhiyu Peng, Juzhan Xu, Hang Zhao, Chenyang Zhu, Renjiao Yi, Yifei Huang, Douhui Wu, Yan Zhang, Kexu Cheng, Chunhe Song, Yunzhi Xue, Xiuhong Zhang, Leitao Guo, Yunji Chen, Bin Wu, Haibin Yu, Kai Xu

机构 * Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences（中国科学院人工智能产业研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出PAIWorld框架，通过几何感知交叉注意力、几何旋转位置编码和潜在3D-REPA蒸馏，解决多视图世界模型的3D不一致问题，在机器人操作基准上取得领先性能。

An Integrated Location-Routing Framework for Multi-Type Urban Waste Collection and Recycling System

多类型城市垃圾收集与回收的可持续集成框架

Víctor Blanco, J. Fernando Camacho-Vallejo, Yolanda Hinojosa

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出集成优化框架，联合确定垃圾中转站和处理厂位置及两阶段路径，以最小化运营成本并满足预算约束，通过麦德林市实例验证了有效性。

Comments 33 pages, 10 figures, 5 tables

Equilibrium World Models

均衡世界模型

Simon Scheidegger, Andreas Schaab

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出均衡世界模型（EWMs），一种深度学习方法，通过扩大训练分布并引入代理函数，全局求解包含罕见灾难、约束和反事实状态的动态随机模型，克服标准神经网络求解器的自我确认偏差。

Two-Stage Optimization for Dynamic Line Rating and Energy Storage Deployment

动态线路额定值与储能部署的两阶段优化

Abanish Tiwari, Phurba T. Sherpa, Chandan Chaudhary, Mohammed Ben-Idris, Joydeep Mitra

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出两阶段优化方法联合部署动态线路额定值（DLR）与储能系统（ESS），以缓解天气变化导致的输电拥塞，提升系统充裕度。

Comments To appear in Proceedings of IEEE PES GM 2026

Industrial electrification in the era of data centers: A Bayesian Optimization approach for grid-aware large load allocation

数据中心时代的工业电气化：基于贝叶斯优化的电网感知大负荷分配方法

Jiyong Lee, Erhan Kutanoglu, Michael Baldea, Ilias Mitrai

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出领导者-跟随者双层优化框架，结合贝叶斯优化求解大负荷分配问题，以降低电网扩容成本和运行风险，并在模拟ERCOT的合成电网中验证了工业电气化与数据中心负荷的竞争与分布规律。

Asymmetric physics enables efficient learning in quadrupedal robot swarms

非对称物理使四足机器人群体高效学习成为可能

Yuang Zhang, Yunlong Song, Zhihao He, Zelin Ni, Kangyu Wang, Tianchi Liu, Yu Hu, Feng Yu, Danping Zou, Weiyao Lin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 通过非对称物理方法，将高保真非可微模拟器与可微代理模型结合，实现多达512个四足机器人在障碍环境中高效学习视觉去中心化协调策略，并零样本迁移到真实机器人。

Three-Step Hierarchical Transformer for Multi-Pedestrian Trajectory Prediction

三步层次Transformer用于多人轨迹预测

Raphaël Delécluse, Hazem Wannous, Laurent Grisoni, Laurent Guimas

机构 * IMT Nord Europe, University of Lille, CNRS UMR 9189 - CRIStAL（IMT 北欧洲、里尔大学、法国国家科学研究中心 UMR 9189 - CRIStAL） ； University of Lille, CNRS UMR 9189 - CRIStAL（里尔大学、法国国家科学研究中心 UMR 9189 - CRIStAL） ； Explain 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 提出三步层次Transformer，通过分离时间编码、多模态融合和场景交互推理，在JRDB和城市数据集上达到最先进性能。

UniFS: Unified Fast-to-Slow Hierarchical Architecture for Vision-Language-Action Models

UniFS：面向视觉-语言-动作模型的统一快慢层次架构

Lin Sun, Zhiwei Guan, Conglin Wang, Zihong Chen, Jianhai Yu, Zongsheng Li, Boyong He, Tao Sun, Jiale Cao, Lige Liu

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Yiwu Research Institute of Fudan University（复旦大学义乌研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 提出UniFS统一快慢层次架构，通过分层更新频率、潜向量反转和多级监督策略，解决快慢双系统视觉-语言-动作模型中的频率困境和信息耦合问题，在LIBERO上实现98.3%成功率并提速2.1倍。

Comments Code is opensourced at https://github.com/linsun449/UniFS

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)