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Bounds for multi-horizon stochastic optimization with application to power generation and transmission expansion planning

多阶段随机优化的界及其在发电与输电扩展规划中的应用

Giovanni Micheli, V Varagapriya, Francesca Maggioni, Guzin Bayraksan

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文针对多阶段随机优化问题最优值界的计算难题，提出基于场景树分解的界估计技术，通过不同分解与重组策略实现高效求解，在发电与输电扩展规划问题中验证了方法的效率。

The Roman Coronagraph Community Participation Program: Observation planning and data reduction for polarimetric mode

罗曼日冕仪社区参与计划：偏振模式的观测规划与数据处理

Ramya M Anche, Toshiyuki Mizuki, Justin Hom, Alexis Lau, Saanika Choudhary, Jaren N. Ashcraft, Clarissa Do O, Tsutsumi Nagai, Sophie Noiret, Eric Shen, Taichi Uyama, Chen Xie, Jingwen Zhang, Vanessa P. Bailey, Eric Cady, Jessica Gersh-Range, Julien H. Girard, Guillermo Gonzalez, John Livingston, Bertrand Mennesson, Maxwell A. Millar-Blanchaer, Julia Milton, Naoshi Murakami, Dmitry Savransky, Motohide Tamura, Jason J. Wang, Schuyler G. Wolff, Marie Ygouf

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究介绍罗曼日冕仪偏振模式的观测规划、模拟与数据处理流程，通过corgisim生成HD 172555的HLC模式偏振数据集，用corgidrp处理数据，为后续真实校准产品替换奠定基础。

Comments 11 pages, 8 figures, SPIE ATI 2026 (Copenhagen) conference proceeding

Robot-Body-Aware Traversal Risk Graph Planning for Wheeled-Legged Robots in Complex Terrain

面向复杂地形中轮腿式机器人的机器人本体感知遍历风险图规划

Zhiqiao Guo, Bichi Zhang, Sören Schwertfeger

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Key Laboratory of Intelligent Perception and Human-Machine Collaboration（智能感知与人机协同重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究针对轮腿式机器人复杂地形导航的TRG规划缺陷，提出RB-TRG方法，提升了导航成功率，获IEEE ICRA 2026挑战赛奖项，代码已开源。

Contact Modes Are Strata: What Geometric Structure Buys in Discrete-Continuous Planning

接触模式即层：几何结构在离散-连续规划中的优势

Phone Thiha Kyaw, Jonathan Kelly

机构 * University of Toronto Institute for Aerospace Studies (UTIAS)（多伦多大学航空航天研究所） ； Space and Terrestrial Autonomous Robotic Systems (STARS) Laboratory（空间与地面自主机器人系统实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究提出将接触模式视为构型空间的层，以此构建离散-连续规划方法，在两项仿真接触操纵任务中实现了无需预定义接触序列的快速规划。

Comments Submitted to IROS 2026 Workshop on Geometric Representations in Robotics

Accelerating Mixed Discrete-Continuous Motion Planning via Neural Graphs of Convex Sets

通过凸集神经图加速混合离散-连续运动规划

Ananya Trivedi, Sarvesh Prajapati, Mohamed Khalid M Jaffar, Zhexin Xu, David Rosen, Taskin Padir

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Amazon（亚马逊公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究针对混合离散-连续运动规划的计算瓶颈，提出基于图注意力网络的凸集神经图策略，实现最高两个数量级加速且保持100%成功率，适用于多种机器人任务。

When Deep Research Agents Stagnate: Enhancing Reasoning with Retrieval-Aware Agent Control

当深度研究智能体停滞时：用检索感知智能体控制器增强推理能力

Heydar Soudani, Elizabeth Lingg, Faegheh Hasibi, Navid Rekabsaz

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 该研究针对深度研究智能体的推理停滞问题，提出检索感知智能体控制器（RAAC），经实验验证可减少搜索调用次数、提升智能体的召回率与准确率。

Collective Communication for Distributed LLM Systems: Planning, Runtime Adaptation, and Computation Coordination

分布式大语言模型系统的集体通信：规划、运行时适配与计算协调

Xuebin Song, Menghao Zhang, Yuezheng Liu, Jinyi Xia, Shucan Yang, Xiaohe Hu, Chunming Hu, Mingwei Xu

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出以集体为中心的分类法，将分布式LLM系统集体通信进展分为规划、执行适配、计算通信协调三层，探讨相关开放挑战与未来机遇。

Persistent Spatio-Temporal Outage Hotspot Detection for Infrastructure Resilience Planning

面向基础设施韧性规划的持久时空停电热点检测

Solongo Ganbold, Sohini Roy

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究提出数据驱动地理空间框架，结合HPI与多尺度DBSCAN，将持久停电热点场景注入MIIM评估，发现3个集群占54.4%级联影响，HPI可优化基础设施韧性规划的保护优先级。

Limited-Information Estimation of Heterogeneous Agent Models

异质性代理人模型的有限信息估计

Laura Liu, Mikkel Plagborg-Møller, Nelson Matthew P. Tan

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 该研究提出一种有限信息方法，无需假设宏观经济其余部分结构，即可估计检验异质性代理人宏观模型模块，通过匹配代理人选择横截面矩与充分统计量的经验脉冲响应完成，还在模拟中估计了两资产异质性家庭模型模块。

Control-Informed Constraint Adaptation in Minimum-Time Trajectory Planning for Autonomous Racing

自主赛车最短时间轨迹规划中的控制感知约束自适应

Ann-Kathrin Schwehn, Alexander Langmann, Mattia Piccinini, Johannes Betz

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对自主赛车轨迹规划保守导致性能损失的问题，提出控制感知在线轨迹规划框架，通过动态调整约束补偿执行误差，在不增加计算负担的前提下缩短单圈时间1.8秒。

Comments Accepted at IEEE ITSC 2026

PILOT: Privileged Imitation Learning for End-to-End Motion Planning of Autonomous UAVs under Partial Observability

PILOT：部分可观测条件下自主无人机端到端运动规划的特权模仿学习方法

Qingrui Zhang, Feng Xue, Xiang Zhou, Chenghao Yu

机构 * School of Aeronautics and Astronautics, Sun Yat-sen University（中山大学航空航天学院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出PILOT框架，通过特权模仿学习结合TCN时空感知融合模块，实现部分可观测下无人机端到端运动规划，性能接近最优控制专家且计算开销降超80%，零样本部署验证其可行性与泛化性。

Comments 13 Pages, 12 figures

Benders Decomposition with Partial Non-Anticipativity Relaxation for Multi-Stage Stochastic Clean Energy Transition Planning

用于多阶段随机清洁能源转型规划的部分非预见性松弛Benders分解算法

Ahmet Emir Şener, Burak Kocuk, Tuğçe Yüksel

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对多阶段随机清洁能源转型规划问题，本文提出带部分非预见性松弛的Benders分解算法，通过鲁棒重构等提升计算性能，成功求解校园案例并验证其可提升运营可靠性。

Comments 30 pages, 3 figures

AoI-Guaranteed Dynamic Route Planning for Connected Vehicles

面向网联车辆的保障信息年龄（AoI）的动态路径规划

Sajedeh Norouzi, Maryam Ansarifard, Farshad Zeinali, Ali Nouruzi, Nader Mokari, Hamid Saeedi, Nizar Zorba

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对网联车辆路径规划的双目标挑战，提出AGDRP方法，采用DRL平衡行驶时间与AoI，仿真显示其性能优于仅优化行驶时间的基准方案。

AirForesight: Current-to-Future Spatial Map Imagination with Cross-Space Planning Consistency for UAV-VLN

AirForesight：面向无人机视觉语言导航（UAV-VLN）的跨空间规划一致性当前-未来空间地图想象

Yutong Liu, Xiaojie Li, Mingzhu Xu, Jianlong Wu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shandong University（山东大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对现有UAV-VLN方法空间推理不足的问题，提出AirForesight框架，通过联合监督学习当前地图表示并引入跨空间规划一致性损失，在公开数据集上取得良好性能。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026

Distributed and Dynamic Hub Network Operation Planning in a Hyperconnected Less-Than-Truckload Operating System

超连接零担运输操作系统中的分布式动态枢纽网络运营规划

Tiankuo Zhang, Jihye Jung, Paria Nourmohammadi, Benoit Montreuil, Alan Erera, Sahrish Jaleel Shaikh

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对零担运输行业成本高、网络分散问题，基于物理互联网原则，设计多枢纽运营规划协议，通过模拟实验验证其有效性，提升了PI网络的实用性与鲁棒性。

4$π$ Planning for the Reduction of Predicted Hematologic Toxicity Risk in Cervical Cancer Radiotherapy

用于降低宫颈癌放疗中预测血液学毒性风险的4π计划

Haotian Feng, Yan Kong, Qifan Xu, Ke Sheng

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究针对宫颈癌共面放疗的血液学毒性风险，用114例患者数据训练模型，发现4π非共面放疗可降低骨髓等剂量，使预测HT风险降23%，为减少该毒性提供了新方案。

Network Topology Reconfiguration: Optimal Transition Planning

网络拓扑重构：最优过渡规划

Basel Morsy, Jochen Stiasny, Adolfo Anta, Jochen Cremer

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究针对网络拓扑重构的过渡难题，提出最优过渡规划问题，采用后退时域框架求解，在1354节点系统上实现最高18.4%的运行成本降低。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

Risk-Aware Kinodynamic Motion Planning Under Uncertainty For Safe Navigation on Planetary Environments

行星环境安全导航下考虑不确定性的风险感知动力学运动规划

Sachin Sunil Kelkar, Tanmay Dokania, Yashwanth Kumar Nakka

机构 * Daniel Guggenheim School of Aerospace Engineering（丹尼尔·古根海姆航空航天工程学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对自主空间探索中环境交互与感知系统的不确定性导致的安全规划问题，提出结合AO-RRT采样规划与序列凸规划的风险感知动力学运动规划方法，可将轨迹风险降低约97%。

Comments 3 pages, 4 figures

Toward the Cognitive--Physical Limits of Embodied Intelligence through a World-Model-Centric Autonomous Racing Agent

通过以世界模型为中心的自主智能体探索具身智能的认知-物理极限

Zitong Shan, Baichuan Lou, Yanxin Zhou, Shuge Wu, Xianqi He, Bolin Zhao, Sheng Zhao, Zhouheng Li, Chee Kiong Ong, King Ho Holden Li, Chen Lv

机构 * K2 Holding, L.L.C（K2控股有限责任公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 该研究提出以世界模型为中心的自主赛车智能体，结合实车与模拟实验，探索具身智能的认知-物理极限，提升了交互成功率与泛化能力，为安全部署提供边界感知方法。

Whole-Body Planning for Humanoids Navigating Confined Spaces via Self-Collision Avoidance References

人形机器人在受限空间中通过自碰撞规避实现全身规划的参考方案

Carlos Gonzalez, Luis Sentis

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出三阶段全身规划框架，结合可微分自碰撞规避与可达性约束，在Unitree G1人形机器人上实现Cr<1.5的受限空间导航，生成复杂接触轨迹并训练出鲁棒在线跟踪策略。

On the Sequential topological complexity of directed (parametrized) motion planning algorithms

关于定向（参数化）运动规划算法的序列拓扑复杂性

Navnath Daundkar, Abhishek Sarkar, Ankur Sarkar

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究引入定向（参数化）拓扑复杂性的序列类似物，构建其基础理论并确立基本性质，计算发现同一基础空间上不同定向结构的该不变量取值不同。

Comments 23 pages. Comments are welcome

Wind-Informed Rapid Flight-Planning in Complex Urban Topologies via Machine Learning and Experimental Validation

基于机器学习与实验验证的复杂城市拓扑下风感知快速飞行规划

Peter I. Renn, Alejandro A. Stefan-Zavala, Julian Humml, Sabera Talukder, Aysha AlMazrouei, Kresna Aji, Debashisha Mishra, Emanuele Panizio, Jennifer Simonjan, Yisong Yue, Morteza Gharib

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究提出一种新型风感知飞行规划框架，通过学习代理模型快速预测城市流场，经风洞实验验证可减少飞行器非期望位移、提升稳定性，为先进空中机动提供安全方案。

A black-box-model-enhanced interaction method for water-wave scattering by large group of arbitrary-shaped ice floes in Arctic route planning

北极航线规划中大量任意形状浮冰水波散射的黑箱模型增强交互方法

Chongwei Zhang, Hongli Yang, Peng Wu, Peng Lu, Dezhi Ning

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究提出WCD黑箱模型构建DTM，开发EI方法高效预测北极航线中大量任意形状浮冰的水波场，结合动态规划优化航线，可使船舶平均波幅降至入射波幅约一半，计算效率极高。

Comments 31 pages, 37 figures; submitted to Cold Regions Science and Technology on March 22, 2025; received first revision request on March 18, 2026; submitted first revision on April 7, 2026

Beyond headcount and human capital: The Effective Cognitive Population as a decomposable capacity unit for AI-era planning

超越人口数量与人力资本：有效认知人口作为AI时代规划的可分解容量单位

Kwan Soo Shin

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究提出有效认知人口（ECP）这一可分解容量单位，结合HCI+与IMF AI准备度指数，能提升对144国总产出的解释力，为AI时代国家规划提供新工具。

Comments 63 pages, 3 figures, 3 main tables, 14 supplementary tables. Reproducibility archive: https://doi.org/10.5281/zenodo.21871061. Third paper in a series on productive capacity in the AI era, after arXiv:2606.19794 (production function) and arXiv:2606.19846 (labor and capital transition)

Entanglement-Free Trajectory Planning for Tethered Mobile Robots with a Slack Tether

带松弛系绳的系绳移动机器人的无纠缠轨迹规划

Gianpietro Battocletti, Dimitris Boskos, Bart De Schutter

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Delft Center for Systems and Control（代尔夫特系统与控制中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究针对带松弛系绳的移动机器人，提出一种含三步流程的运动规划算法，可生成动态可行的无纠缠轨迹，经仿真验证能实现更安全可靠的导航。

Comments 19 pages, 13 figures

FactorDrive: Adaptive Multi-Step Reasoning Driven by Planning-Critical Factors for End-to-End Autonomous Driving

FactorDrive：面向端到端自动驾驶的、由规划关键因素驱动的自适应多步推理

Guolei Huang, Tengfei She, Yuxuan Lu, Yao Huang, Yuqi Ye, Yongjun Shen

机构 * Southeast University（东南大学） ； Universiti Malay（马来亚大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究针对现有端到端自动驾驶方法在空间物理证据融合、推理适应及推理路径优化上的不足，提出FactorDrive框架，通过PCF-CoT数据集与QS-GRPO算法优化推理，在两类基准上取得最优规划性能。

Graph-Guided Safe Diffuser: Topological Graph Guidance for Safe Diffusion Planning

图引导的安全扩散器：用于安全扩散规划的拓扑图引导

Nakgyu Yang, KwangBin Lee, SooJean Han

机构 * School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院电气工程学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究提出图引导的安全扩散器（G2SD）框架，用高层拓扑图规划器引导低层扩散模型，解决扩散规划器的流形破裂问题，在Maze2D导航等任务中大幅提升无碰撞目标到达率与任务性能。

Comments 18 pages, 2 figures

Life-Cycle Planning of Collector System for Deep-Sea Multi-Spatial Wind-PV-Tidal Farm

深海多空间风-光-潮汐电站集电系统的全生命周期规划

Wenhao Gao, Weitai Xu, Yunfei Du, Yongheng Wang, Xinwei Shen

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究针对深海多空间风-光-潮汐电站集电系统，构建全生命周期优化模型，提出自适应分段线性化方法简化求解，验证了多能互补及电缆配置的经济性，为相关规划提供实用框架。

Comments 14 pages, 12 figures, and 6 tables

SparsePilot: Belief-Guided Network Planning under Sparse Wireless Measurements

SparsePilot：稀疏无线测量下基于置信度的网络规划

Xuanhao Luo, Jiayuan Huang, Longyu Zhou, Mingzhe Chen, Yuchen Liu

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对无人机覆盖规划的稀疏无线测量难题，提出SparsePilot框架，结合多臂老虎机探测与深度强化学习，仅用3.1%测量预算即实现优异覆盖恢复，且跨场景泛化能力强。

Hierarchical Topology-Aware Planning and Control of Underwater Vehicle-Manipulator Systems in Confined Environments

受限环境下水下机器人-机械臂系统的分层拓扑感知规划与控制

Mohamed Abdelwahab, Ruggero Carli, Damiano Varagnolo, Alberto Dalla Libera

机构 * University of Padova（帕多瓦大学） ； Polytechnic University of Bari（巴里理工大学） ； Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对受限环境下UVMS自主干预的风险问题，提出三层分层框架MANTA，经实验验证其任务成功率更高、安全余量更大，可实现更安全高效的水下自主干预。