Train-Small Deploy-Large: Leveraging Diffusion-Based Multi-Robot Planning
训练小型部署大型:利用基于扩散的多机器人规划
机构 * University of Virginia(弗吉尼亚大学)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出基于扩散模型的多机器人路径规划方法,通过训练少量代理并有效扩展到更多代理,解决动态变化中的规划问题。
AI 大模型
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
训练小型部署大型:利用基于扩散的多机器人规划
机构 * University of Virginia(弗吉尼亚大学)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出基于扩散模型的多机器人路径规划方法,通过训练少量代理并有效扩展到更多代理,解决动态变化中的规划问题。
并非所有智能体都重要:从全局注意力稀释到风险优先的游戏规划
机构 * School of Cyberspace Security, Southeast University(东南大学网络空间安全学院) ; School of Computer Science and Engineering, Southeast University(东南大学计算机科学与工程学院) ; Vehicle and Mobility School, Tsinghua University(清华大学车辆与运载学院)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出风险优先游戏规划方法,通过GameAD框架提升自动驾驶轨迹安全性,实验表明其在复杂环境中表现更优。
Comments 14 pages, 5 figures
通过模型无关强化学习实现对隐蔽攻击的安全规划
机构 * Duke University(杜克大学)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出利用模型无关强化学习在未知随机环境中实现安全规划,通过将攻击者与控制器视为博弈双方,以线性时序逻辑公式表达其目标,解决在未知环境中满足LTL公式的问题。
Journal ref 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Xi'an, China, 2021, pp. 10656-10662
异构机器人团队协同任务与路径规划的多智能体PPO方法
机构 * Robotic Systems Lab (RSL), ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室(RSL))
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出基于多智能体PPO的协同规划策略,用于解决复杂的目标分配与调度问题,通过对比穷举搜索得到的单目标最优解,评估其在行星探索场景中的在线重规划能力。
Comments 8 pages, 3 figures, associated code on https://github.com/leggedrobotics/multi_robot_global_planner
一种用于可扩展博弈论预测与规划的玩家选择网络
机构 * University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出PSN Game框架,通过学习玩家选择网络减少博弈规模,提升预测准确性和规划安全性,同时利用目标推断网络处理信息不完全场景。
通过预测可达性在未知非线性动力学下进行分层运动规划与控制
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出一种分层规划-控制框架,通过分步逼近未知非线性系统,利用可达性理论和预测可达性条件保证运动规划的正式可达性。
无碰撞多智能体路径规划的哈密顿-雅可比形式化
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出基于哈密顿-雅可比-贝尔曼方程的无碰撞多智能体路径规划方法,采用变分形式的数值方法解决高维问题,适用于异构智能体和高维动态系统,通过对偶混合梯度优化方案实现最优轨迹求解。
PRS-Med: 医学影像中的位置推理分割
机构 * Aalto University(阿尔托大学) ; Northwestern University(西北大学) ; Technical University of Denmark(丹麦技术大学) ; Chongqing University of Posts and Telecommunications(重庆邮电大学) ; University of South Dakota(南达科他大学)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract)
AI总结 PRS-Med提出一种基于位置推理的医学影像分割框架,通过整合视觉-语言模型与分割解码器,提升临床诊断的准确性与可解释性。
MuSEAgent:一种具有状态化经验的多模态推理代理
机构 * Southeast University(东南大学) ; Monash University(莫纳什大学) ; Xiaohongshu Inc.(小红书) ; Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) ; University of Hong Kong(香港大学) ; Zhejiang University(浙江大学) ; Renmin University of China(中国人民大学)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract)
AI总结 MuSEAgent通过引入状态化经验学习范式,提升多模态推理代理的决策能力,其通过 hindsight reasoning 抽象交互数据为原子决策经验,并在推理时进行质量过滤的经验检索,实验表明其在细粒度视觉感知和复杂多模态推理任务中表现优异。
FUAS-代理:自主多模态大语言模型代理用于聚焦超声消融手术的治疗计划
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出FUAS-代理,利用大语言模型的多模态理解和工具使用能力,通过整合患者资料和MRI数据,生成个性化治疗计划,提升临床决策效率和可靠性。
Comments 35 pages
通过LLM引导的本体和基于相似性的规划实现通用任务导向物体抓取
机构 * Graduate School of Engineering Science, The University of Osaka(大阪大学工学研究科)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出基于LLM的本体和相似性规划方法,解决任务导向抓取中部分识别和抓取区域选择的稳定性问题,提升抓取的通用性和鲁棒性。
Comments Accepted by Robotics and Autonomous Systems
db-LaCAM:基于断点有界的快速可扩展多机器人运动规划与轻量级MAPF
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出db-LaCAM,结合现代MAPF算法的高效性和 kinodynamic 规划器的动态感知能力,通过预计算的运动原语生成运动序列,实现高效多机器人运动规划,实验表明其在50个机器人场景中运行速度提升十倍。
基于DQN的NTN辅助网络中无人机轨迹与关联规划
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出基于DQN的联合无人机轨迹与关联规划算法,旨在降低能耗、减少切换频率和断连问题,通过整合地球静止轨道网络架构实现无缝无人机连接。
自动驾驶轨迹规划中的基础模型:进展与开放挑战综述
机构 * Five AI Ltd.(Five AI有限公司) ; Robert Bosch GmbH(罗伯特·博世有限公司) ; United Kingdom(英国)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文综述了自动驾驶中基于基础模型的轨迹规划方法,分析了其架构设计、方法优势及局限性,并评估了37种最新方法的代码和数据集开放性。
Comments Accepted to TMLR (Survey Certification)
学习采样:强化学习引导的自主车辆运动规划采样
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出一种结合强化学习的采样方法,用于提升自动驾驶车辆在复杂城市环境中的运动规划效率与可靠性。
Comments 8 pages, submitted to the IEEE for possible publication
基于约束图的模型预测控制:用于反应性多智能体任务与运动规划
机构 * Department of Computer Science, Purdue University(计算机科学系,普渡大学)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出基于约束图的模型预测控制(GoC-MPC),用于解决多智能体任务与运动规划中的依赖几何约束序列问题,支持部分有序任务、动态智能体协调及扰动恢复,实现高效鲁棒的多智能体操作。
Comments 8 main content pages, 4 main content figures, camera ready version submitted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026)
多智能体在工业磁悬浮平台上的运动规划:一种混合ADMM-HOCBF方法
机构 * MECO Research Team, Dept. of Mechanical Engineering, KU Leuven and Flanders Make(MECO研究团队,机械工程系,KU莱顿和弗拉芒制造)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出了一种新颖的混合运动规划方法,用于具有holonomic特性的多智能体系统。通过结合去中心化的交替方向乘子法(ADMM)与集中式的高阶控制屏障函数(HOCBF)架构,解决了传统集中式MPC在智能体数量增加时的可计算性问题,并提供安全性保障。
Comments 8 pages, 4 figures, accepted to the European Control Conference 2026
一种多智能体感知-行动联盟用于高效长视频推理
机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) ; Cisco Systems(思科系统)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract)
AI总结 本文提出A4VL多智能体感知-行动探索联盟,通过多轮感知-行动探索循环提升长视频推理效率,采用事件驱动划分和线索引导块对齐技术,实现高质量推理并降低推理延迟。
Comments Accepted by CVPR2026
hostile 环境中的最优路径规划
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 研究在危险环境中多智能体路径规划问题,证明该问题NP难并提出多项式时间算法,揭示了问题的计算复杂性景观。
Comments Accepted for publication at ICAPS-2026 (25 pages, 6 figures)
从服务器到站点:LLM推理的组合功率轨迹生成用于基础设施规划
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出通过组合功率轨迹生成方法,准确建模LLM推理的能耗,支持更精确的基础设施规划。
基于混合整数线性规划的多智能体运动规划与碰撞避障方法
机构 * Robotics Engineering Department, Worcester Polytechnic Institute(沃斯特理工学院机器人工程系) ; Electrical Engineering Department, California Polytechnic State University(加州州立大学弗雷斯诺分校电子工程系)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出一种基于混合整数线性规划的多智能体运动规划方法,通过将多凸多边形动作规划嵌入序列-求解流程,利用大M超平面模型实现智能体间分离,并通过L1路径长度加加速度成本生成平滑轨迹。
Comments Accepted to 2025 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE 2025). This arXiv version adds a supplementary appendix with figures not in the IEEE proceedings
Journal ref IEEE 21st International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 2025, pp. 2200-2207
一种多智能体系统用于建筑年龄队列映射以支持城市能源规划
机构 * Institute for Automation(自动化研究所) ; Applied Informatics (IAI)(应用信息学(IAI)) ; Karlsruhe Institute of Technology (KIT)(卡尔斯鲁厄理工学院(KIT)) ; Karlsruhe, Germany(德国卡尔斯鲁厄)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出多智能体系统融合异构数据,通过BuildingAgeCNN实现建筑年龄分类,提升城市能源规划的准确性与可持续性。
WorldVLM:结合世界模型预测与视觉语言推理
机构 * Munich University of Applied Sciences(慕尼黑应用科学大学)
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract)
AI总结 WorldVLM结合视觉语言模型与世界模型,通过统一架构提升自动驾驶中的环境预测与决策能力,解决空间理解受限问题。
Comments 8 pages, 6 figures, 5 tables; submitted to IEEE
从真实世界部署认知保留写作工具中的经验:学生主动参与批判性思维和规划 affordances
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文研究了AI写作工具VISAR在真实课堂中的应用,发现学生通过认知保留支架获得学习提升,且与写作质量、概念理解及批判性AI素养正相关。
ProFocus:面向视觉-语言导航的前瞻性感知与聚焦推理
专题命中 规划推理 :reasoning(title,abstract)
AI总结 ProFocus通过大语言模型与视觉-语言模型的协作,实现前瞻性感知和聚焦推理,提升视觉-语言导航任务的效率与准确性。
Comments Accepted by CVPR 2026
基于资源优先的路线碎片化方法用于农业环境中高效多机器人路径规划
机构 * Lincoln Centre for Autonomous Systems, University of Lincoln, UK(林肯自主系统中心,林肯大学,英国) ; Lincoln Institute for Agri-food Technology, University of Lincoln, UK(林肯农业食品技术研究所,林肯大学,英国)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出基于资源优先的路线碎片化方法,用于农业环境中高效多机器人路径规划,通过部分路线进展减少二进制等待影响,提升任务吞吐量。
Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication
基本手术动作的通用识别促进技能评估和基于视觉-语言模型的手术规划
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出包含10种基本手术动作的大型数据集,开发了新的基础模型以实现基本动作的通用识别,并展示了其在手术技能评估和手术规划中的应用。
Comments 34 pages, 8 figures
CalliMaster:通过布局引导的空间规划掌握页面级中文书法
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州)) ; Faculty of Engineering and IT, University of Technology Sydney(悉尼大学工程与信息学院) ; Xiamen University(厦门大学) ; The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出CalliMaster框架,通过解耦空间规划与内容合成,解决页面级书法生成中精度与布局的平衡问题,支持可控生成与编辑,扩展至文物修复与鉴定。
NavForesee: 一种统一的视觉-语言世界模型用于分层规划和双时间尺度导航预测
机构 * Alibaba Group(阿里巴巴集团)
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 NavForesee通过统一的视觉-语言模型实现分层规划和双时间尺度导航预测,结合任务分解与环境预测,提升复杂场景下的导航能力。
通过扩散模型实现自动驾驶的安全且风格化的轨迹规划
专题命中 规划推理 :planning(title,abstract)
AI总结 本文提出SDD Planner,通过结合多源风格感知编码器和风格引导动态轨迹生成器,实现自动驾驶中安全与风格化轨迹规划的平衡,实验表明其在多个基准测试中表现优异。
Comments 12 pages, 7 figures, submitted to IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems