AI Agent

LATTICE: Constraint-Directed Scheduling, Memory Planning, and Pipeline Refinement for NPUs

DAN调度器：通用NPUs调度、内存布局和流水线重叠的确定性三阶段协同优化

Runhao Liu, Minnan Pei, Fei Ding, Guangzhen Yao, You Li, Peng Xiao, Gang Li, Peng Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对通用NPUs，提出DAN-Scheduler框架，通过内存压力感知拓扑调度、确定性线性重新打包、关键路径增强三个阶段协同优化调度、内存布局和流水线重叠，在六个运算符级DAG上评估，相比基线有显著性能提升。

Graph Neural Planning and Predictive Control for Multi-Robot Communication-Constrained Unlabeled Motion Planning

基于图神经网络的多机器人通信受限的无标签运动规划与预测控制

Manohari Goarin, Yang Zhou, Giuseppe Loianno

机构 * New York University（纽约大学） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种分层框架，结合图注意力规划器和分布式非线性模型预测控制器，以解决多机器人在通信受限环境下同时分配目标和生成安全轨迹的问题，通过图神经网络方法实现可扩展的去中心化解决方案。

Comments 8 pages, 6 figures, Accepted at the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026

PRISM: Privileged Probabilistic Latent Supervision for End-to-End Autonomous Driving Motion Planning

PRISM：面向端到端自动驾驶运动规划的特权概率潜在监督

Volodymyr Havrylov, Faris Janjoš, Andreas Look, Jürgen Mathes, Andreas Geiger

机构 * University of Tübingen（蒂宾根大学） ； Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） ； Coburg University（科堡大学） ； Tübingen AI Center（蒂宾根人工智能中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究针对端到端自动驾驶模型梯度微弱问题，提出基于真实值的概率潜在监督框架，在 nuScenes 数据集上实现规划 L2 误差降 8%、碰撞率降 3%，且计算开销可忽略。

Complete Motion Planning using Workspace-Fibered Decomposition for nR-Planar Manipulator

面向nR平面机械手的基于工作空间纤维分解的完整运动规划

Aayush Rath, Antony Thomas

机构 * Robotics Research Center, IIIT Hyderabad（IIIT海得拉巴机器人研究中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对杂乱环境中nR平面冗余机械手的运动规划问题，提出工作空间纤维分解框架，通过递归提升低维子链可达工作空间简化规划，实验显示其可保留无碰撞连通性并降低碰撞检测复杂度。

RIT*: Riemannian Informed Trees for Cost-Adaptive Optimal Motion Planning

RIT*：适用于成本自适应最优运动规划的黎曼知情树

Muhayy Ud Din, Ahmed Nadar, Jan Rosell, Irfan Hussain

机构 * Center for Autonomous Robotic Systems, Khalifa University（哈利法大学自主机器人系统中心） ； Institute of Industrial and Control Engineering, Universitat Politècnica de Catalunya（加泰罗尼亚理工大学工业与控制工程研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究提出RIT*规划框架，以黎曼原语替代批量知情搜索的欧几里得原语，结合CARM优化度量，在高维各向异性运动规划中显著降低成本，性能优于BIT*等基准方法。

Comments Accepted in Robotics and Automation Letters

AReaL-DTE: Sparse Policy-Weight Transfer for Online Agentic Reinforcement Learning

AReaL-DTE：面向在线智能体强化学习的稀疏权重迁移技术

Yingqi Peng, Jiawei Zhang, Wenhao Zhou, Ruida Xu, Ran Yan, Wei Dong, Yi Gao, Zhiqiang Ding, Tongkai Yang, Binhang Yuan

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 本研究提出面向在线智能体强化学习的 AReaL-DTE，通过无快照增量传输引擎实现稀疏权重迁移，在跨集群及集群内场景下大幅提升速度并降低内存占用。

Motion Planning for Mobile Manipulators Navigating Doorways via Model Predictive Control

基于模型预测控制的移动机械臂 doorway 运动规划

Kasra Sinaei, Kasun Weerakoon, Christopher Bradley, Seyed Abolfazl Fakoorian, Donald Ebeigbe

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； AlphaZ Inc.（AlphaZ公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对移动机械臂在人类环境中穿越 doorway 的需求，提出基于非线性 MPC 的耦合系统运动规划框架，经仿真与硬件实验验证可生成无碰撞的 door 穿越轨迹。

Optimization Under Uncertainty for Energy Infrastructure Planning: A Synthesis of Methods, Tools, and Open Challenges

在不确定性下优化能源基础设施规划：方法、工具和开放挑战的综合研究

Rahman Khorramfar, Aron Brenner, Lara Booth, Ana Rivera, Ruaridh Macdonald, Priya Donti, Saurabh Amin

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文综述了生成与传输扩展及不确定性优化的最新进展，探讨了不确定性建模需求，并分析了优化与机器学习的新兴方向，揭示了能源基础设施规划中的研究空白。

Any House Any Task: Scalable Long-Horizon Planning for Abstract Human Tasks

任何房屋任何任务：为抽象人类任务的可扩展长周期规划

Zhihong Liu, Yang Li, Rengming Huang, Cewu Lu, Panpan Cai

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 AHAT是一种优化长周期规划的家庭任务规划器，通过结合LLM和TGPO算法，在复杂家庭任务中实现高效规划。

3D-CovDiffusion: 3D-Aware Diffusion Policy for Coverage Path Planning

3D-CovDiffusion：面向覆盖路径规划的三维感知扩散策略

Chenyuan Chen, Haoran Ding, Ran Ding, Tianyu Liu, Zewen He, Anqing Duan, Yoshihiko Nakamura

机构 * IEEE 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出 3D-CovDiffusion，将覆盖路径规划转化为条件序列生成问题，采用几何条件扩散框架从三维点云合成轨迹，相比基线方法在轨迹平滑度、覆盖率等指标上实现显著提升。

A Multi-Model Probabilistic Framework for Seismic Risk Assessment and Retrofit Planning of Electric Power Networks

Huangbin Liang, Beatriz Moya, Francisco Chinesta, Eleni Chatzi

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

Comments 13 figures

HAM-VLN: Harnessing Hierarchical Agentic Memory for Zero-Shot Vision-and-Language Navigation

HAM-VLN：利用分层智能体记忆实现零样本视觉与语言导航

An Liu, Bingxi Liu, Hongyu Ding, Yixuan Jiang, Yaran Chen, Fulin Tang, Cong Leng, Hong Zhang, Jian Cheng

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

AI总结 本研究提出HAM-VLN零样本VLN方法，通过分层智能体记忆缓解长程导航的记忆与推理瓶颈，提升导航指标并缩短上下文长度，在多个基准数据集上取得优异零样本性能。

OSEF: One-Step Evidence Fusion for Cross-Video Scene Procedure Planning

OSEF：面向跨视频场景过程规划的一步证据融合

Zhentong Ye, Lei Zhang, Sijia Zhou, Yingda Yu, Yuehan Shi, Jiaqi Xuan, Shuaiwu Dong, Guanchao Tong, Meimei Zhang, Bin Li

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对跨视频场景过程规划的耦合障碍，构建含11个来源的基准，提出OSEF方法，在多个单元上提升规划成功率，表现优于现有SOTA。

Comments 12 pages, 4 figures, with ancillary technical supplement

SAGP: Semantic Affordance-Guided Grasp Planning via Coarse-Zone VLM Reasoning

SAGP：基于粗区域VLM推理的语义 affordance 引导抓取规划

Muhayy Ud Din, Irfan Hussain

机构 * Khalifa University（哈利法大学） ； KU Center for Autonomous Robotic Systems (KUCARS)（KU自主机器人系统中心（KUCARS）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 SAGP是一种无训练的抓取规划框架，通过粗区域抽象层结合VLM推理与几何规划，在保持纯几何抓取高成功率的同时，提升了抓取的功能适用性，尤其适用于非对称带把手物体。

Comments Accepted in ICAME2026

An ArcGIS Framework for Mapping Human-Centered Noise Annoyance for AAM Infrastructure Planning

用于AAM基础设施规划的以人为中心的噪声烦恼度制图ArcGIS框架

Swapnil Saha, Zubin Mistry, Neelakshi Majumdar

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 该研究开发了基于ArcGIS的GIS框架，将eVTOL噪声声学输出转化为高度烦恼人群百分比地图，结合人口数据评估阿肯色州西北部医疗配送路线，助力社会可持续的AAM基础设施规划。

Comments 13 pages, 7 figures. Author accepted manuscript of AIAA Paper 2026-4075, published in the AIAA AVIATION 2026 Forum

Journal ref AIAA AVIATION 2026 Forum, AIAA Paper 2026-4075, 2026

Pushing the Performance Limits in Autonomous Racing: Continuous Stability-Aware Adaptive Velocity Planning in Formula Student Driverless

推动自动驾驶赛车的性能极限：大学生方程式无人驾驶中的连续稳定性感知自适应速度规划

Tamara Bergerhoff, Sebastian Baader, Pascal Meißner, Frank Deinzer

机构 * Center for Artificial Intelligence and Robotics (CAIRO)（人工智能与机器人中心（CAIRO）；维尔茨堡-施韦因富特应用技术大学） ； TUAS Würzburg-Schweinfurt 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种连续稳定性感知自适应速度规划方法，通过推断连续缩放因子生成摩擦图，实现实时最优目标速度计算，在真实赛车上测试圈速提升35%。

Comments Accepted as a conference paper in IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) 2026, Detroit, MI, United States

Journal ref 2026 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2026, pp. 795-801

The Open Motion Planning Library 2.0

开放运动规划库2.0

Weihang Guo, Theodoros Tyrovouzis, Emiliano Flores, Clayton W. Ramsey, Zachary K. Kingston, Ioan A. Şucan, Mark Moll, Lydia E. Kavraki

机构 * Department of Computer Science, Rice University（计算机科学系，里士大学） ； Department of Computer Science, Purdue University（计算机科学系，普渡大学） ； Waymo, LLC（Waymo公司） ； Metron, Inc.（Metron公司） ； Ken Kennedy Institute at Rice University（里士大学肯尼迪研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文介绍OMPL 2.0，通过硬件加速实现实时运动规划，并集成现代AI研究流程，总结了库与运动规划领域的共同发展及其对研究社区的影响。

The optimality of an (s, S) hiring policy on a workforce planning problem with fixed recruitment costs and binomial turnover

带有固定招聘成本和二项式人员流动的劳动力规划问题中（s, S）招聘策略的最优性

Zhen Chen, Roberto Rossi, Belen Martin-Barragan, S. Armagan Tarim

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对含固定招聘成本和二项式人员流动的有限期劳动力规划问题，研究人员通过建立离散凸性与K-凸性证明最优（s, S）招聘策略，并提出分段近似方法生成MILP公式求解，该方法计算快且最优性差距小。

Ultrafast Sampling-based Kinodynamic Planning via Differential Flatness

基于微分平坦性的超快采样动力学规划

Thai Duong, Clayton W. Ramsey, Zachary Kingston, Wil Thomason, Lydia E. Kavraki

机构 * Department of Computer Science, Rice University（计算机科学系，里士大学） ； Ken Kennedy Institute（肯尼迪研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出FLASK框架，利用微分平坦性将运动规划问题从状态空间转换到平坦输出空间，通过并行计算实现快速、精确的动态可行性轨迹生成，适用于多种机器人系统。

Comments 20 pages, 10 figures, under review

Risk-Aware Motion Planning with Learned Trajectory Primitives and Probabilistic Safety Assessment

结合学习轨迹基元与概率安全评估的风险感知运动规划

Marc Kaufeld, Dian Zhuang, Johannes Betz

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出由径向基函数网络指导的运动规划框架，结合RBFN候选轨迹生成、碰撞概率评估与轨迹优化，在城市驾驶场景中提升风险感知并减少车辆限制违规，确保安全与可解释性。

Comments 8 pages, submitted to IEEE ITSC 2026, Naples, Italy

Planning Waste-to-Energy-Coupled AI Data Centers Through Grade-Matched Cooling and Corridor Screening

通过品位匹配冷却与廊道筛选规划耦合垃圾发电的AI数据中心

Qi He, Chunyu Qu, Wenjie Zuo

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究针对AI数据中心发展受供电、互联及冷却制约的问题，开发耦合WtE的冷却廊道筛选框架，通过品位匹配提供冷却，经案例验证其可实现电力节省与规模适配，明确了WtE耦合冷却的可行性及约束条件。

Journal ref Thermo2026

Mobility and Contact Networks Shape Epidemic Outcomes: A Large-Scale Agent-Based Modeling Study

流动与接触网络塑造疫情结果：一项大规模基于智能体的建模研究

Kuldip Singh Atwal, Emma Von Hoene, Hossein Amiri, Dieter Pfoser, Andreas Zufle, Taylor Anderson

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 该研究通过含100万智能体的ABM，发现流动假设会显著改变接触网络结构与疫情轨迹，强调流动模型校准对疫情模拟及干预评估的重要性。

LLM-Grounded Dynamic Task Planning with Hierarchical Temporal Logic for Human-Aware Multi-Robot Handover

基于分层时序逻辑的LLM引导动态任务规划用于人感知多机器人协作

Shuyuan Hu, Tao Lin, Kai Ye, Tianwei Zhang

机构 * The Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society（深圳人工智能与机器人社会研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Chinese University of Hong Kong-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际 Graduate School） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于分层时序逻辑的神经符号框架，实现动态任务规划以提升多机器人协作的效率和鲁棒性。

Comments Accepted by IROS 2026

Smart-TCP: An Agentic AI-based Autonomous and Adaptive TCP Protocol

Smart-TCP：基于智能体AI的自主自适应TCP协议

Yule Han, Kezhi Wang, Yizhe Zhao, Kun Yang

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 提出Smart-TCP框架，利用大/小语言模型与算术逻辑单元协同决策，实现TCP控制逻辑的自适应，实验显示高精度与全生命周期成功率。

Comments Submitted for possible journal publication

Recognition Without Mitigation: Ethical Frameworks in Autonomous Offensive-LLM Agent Research

自主渗透测试代理研究中的伦理声明

Andreas Happe, Jürgen Cito

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文分析利用大语言模型进行进攻性安全研究的论文，探讨伦理考量的表达与合理性，揭示学术社区在创新与伦理责任之间的平衡现状。

Comments Accepted at AutonomousCyber 2026

Integrated Framework for Long-term Elective Surgery Management under Uncertainty: From Strategic to Tactical Planning

不确定性下长期择期手术管理的集成框架：从战略规划到战术规划

Joao P. F. da Silva, Lucas Bortoletto, Rafael C. S. Schouery, Edilson F. Arruda, Fabricio F. Santos, Ana Paula C. I. Alves

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对公共医疗系统中择期手术等候名单管理难题，提出集成框架，通过闭环控制策略、考虑加班取消风险模型及混合整数线性规划公式，将战略与战术决策相联，经案例研究验证可稳定名单、控风险并支持透明分配决策，计算高效。

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

Multi-Objective Kinodynamic Motion Planning with Asymptotic Pareto Optimality

具有渐近帕累托最优性的多目标运动动力学运动规划

Yusif Razzaq, Anne Theurkauf, Nisar Ahmed, Morteza Lahijanian

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对运动动力学约束下系统的多目标运动规划挑战，提出基于稳定稀疏RRT算法的统一框架，衍生出三种算法分别用于字典序最小化、约束优化和帕累托前沿逼近，提供理论保证并经实证评估验证有效性。

STL-Based Motion Planning and Uncertainty-Aware Risk Analysis for Human-Robot Collaboration with a Multi-Rotor Aerial Vehicle

基于STL的运动规划与不确定性感知风险分析用于多旋翼飞行器的人机协作

Giuseppe Silano, Amr Afifi, Martin Saska, Antonio Franchi

机构 * Department of Cybernetics, Czech Technical University in Prague（捷克技术大学布拉格分校控制学系） ； Department of Power Generation Technologies and Materials, Ricerca sul Sistema Energetico S.p.A.（能源系统研究股份有限公司电力生成技术与材料学系） ； Robotics and Mechatronics Department, Electrical Engineering, Mathematics, and Computer Science Faculty, University of Twente（代尔夫特理工大学机器人与机电学系，电气工程、数学与计算机科学学院） ； Department of Computer, Control and Management Engineering, Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学计算机、控制与管理工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种增强人机协作的框架，利用信号临时逻辑编码安全性和舒适性等关键目标，并通过优化规划生成动态可行轨迹，结合不确定性风险分析实现安全高效的协作。

Comments 46 pages, 14 figures

Journal ref Journal of Intelligent & Robotic Systems, volume 112, article number 66, 2026