AI Agent

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。

Fast Asymptotically Optimal Kinodynamic Planning via Vectorization

通过向量化实现快速渐近最优运动动力学规划

Yitian Gao, Andrew Lu, Zachary Kingston

机构 * Department of Computer Science, Purdue University（普渡大学计算机科学系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究复杂运动动力学系统的规划问题，提出基于JAX和XLA编译器的并行渐近最优运动动力学RRT规划器，结合AO - x元算法实现渐近最优，经理论分析和实验验证其性能优势。

Comments 8 pages, 5 figures, 4 tables. Accepted to IROS 2026

Safer Trajectory Planning with CBF-guided Diffusion Model for Unmanned Aerial Vehicles

基于CBF引导扩散模型的无人机安全轨迹规划

Peiwen Yang, Shiyu Bai, Weisong Wen, Yixin Gao, Jiahao Hu

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出AeroTrajGen框架，通过CBF引导采样提升扩散模型在无人机轨迹生成中的安全性与敏捷性，减少碰撞率94.7%。

Comments Some equations need to be checked

EvoGuard: An Extensible Agentic RL-based Framework for Practical and Evolving AI-Generated Image Detection

EvoGuard: 一种基于代理强化学习的可扩展框架，用于实际和演化的AI生成图像检测

Chenyang Zhu, Maorong Wang, Jun Liu, Ching-Chun Chang, Isao Echizen

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 本文提出EvoGuard框架，利用多模态大语言模型和非MLLM检测器，通过能力感知的动态编排机制实现高效AIGI检测，优化后无需细粒度标注，实验表明其在准确性和可扩展性上均达最优。

Comments Template changed

Rethinking Gaussian Trajectory Predictors: Calibrated Uncertainty for Safe Planning

重新思考高斯轨迹预测器：为安全规划校准不确定性

Fatemeh Cheraghi Pouria, Mahsa Golchoubian, Katherine Driggs-Campbell

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电子与计算机工程系） ； Department of Mathematical and Computational Sciences, University of Toronto（多伦多大学数学与计算科学系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种新的损失函数，通过核密度估计校准高斯轨迹预测器的不确定性，以提高安全规划性能。

iWalker: Imperative Visual Planning for Walking Humanoid Robot

iWalker: 为行走人形机器人设计的 imperative 视觉规划

Xiao Lin, Yuhao Huang, Taimeng Fu, Xiaobin Xiong, Chen Wang

机构 * The Spatial AI & Robotics (SAIR) Lab, Computer Science and Engineering, University at Buffalo（布法罗大学空间人工智能与机器人实验室） ； The Wisconsin Expeditious Legged Locomotion (WELL) Lab, Mechanical Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校快速腿部运动实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 iWalker 通过 imperative 学习实现人形机器人自主行走，结合视觉避障与足部规划，提升适应性和泛化能力。

Journal ref IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2025

Greedy Heuristics for Sampling-Based Motion Planning in High-Dimensional State Spaces

高维状态空间中基于采样的运动规划的贪心启发式算法

Phone Thiha Kyaw, Anh Vu Le, Rajesh Elara Mohan, Jonathan Kelly

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究高维状态空间中基于采样的运动规划问题，提出贪心有信息集，刻画其在类似RRT*规划器中的行为。基于此提出G-RRT*，实验表明它能快速找初始解并渐近收敛到最优路径，性能优于现有采样规划器。

Comments Submitted to the Autonomous Robots journal

An Incremental Sampling and Segmentation-Based Approach for Motion Planning Infeasibility

一种基于增量采样和分割的运动规划不可行性方法

Antony Thomas, Fulvio Mastrogiovanni, Marco Baglietto

机构 * Robotics Research Center, IIIT Hyderabad（IIIT海得拉巴机器人研究中心） ； Department of Informatics, Bioengineering, Robotics, and Systems Engineering, University of Genoa（热那亚大学信息学院、生物工程、机器人与系统工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种检测运动规划不可行性的算法，通过近似机器人配置空间为离散空间，从障碍区域采样分隔起始和目标来判定规划不可行，逐步构建配置空间并划分连通分量，在多场景演示，讨论优化及高维扩展性。

Comments Accepted for publication in Robotics and Autonomous Systems

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

He3-Seeker: Robotic Information Planning for Lunar Helium-3 Distribution Mapping

He3-Seeker：用于月球氦-3分布测绘的机器人信息规划

Dong Li, Yujie Zheng, Chengdeng Cao, Siyu Teng, Yuchen Li, Yang Gao, Long Chen

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Macau University of Science and Technology（澳门科学技术大学） ； China University of Petroleum-Beijing（中国石油大学（北京）） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出He3-Seeker框架，利用机器人信息规划引导自主导航与主动感知，实现基于多点钻探采样和原位分析的月球氦-3分布快速高保真测绘。

Comments Submitted to the International Conference on Space Robotics (iSpaRo) 2026

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

LAMP: Long-Horizon Adaptive Manipulation Planning for Multi-Robot Collaboration in Cluttered Space

LAMP: 杂乱空间中多机器人协作的长时域自适应操作规划

Shuai Zhou, 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 提出LAMP框架，结合学习生成的操作模型与两种规划器（LAMPA*和LAMP-Lazy），实现多机器人在密集杂乱环境中的长时域协作操作规划，解决现有方法无法处理的复杂任务。

Comments IROS 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

IndoorR2X: Indoor Robot-to-Everything Coordination with LLM-Driven Planning

IndoorR2X: 基于大语言模型的室内机器人与万物协调

Fan Yang, Soumya Teotia, Shaunak A. Mehta, Prajit KrisshnaKumar, Quanting Xie, Jun Liu, Yueqi Song, Wenkai Li, Atsunori Moteki, Kanji Uchino, Yonatan Bisk

机构 * Fujitsu Research（富士通研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 IndoorR2X通过整合移动机器人和静态物联网设备的观测数据，构建全局语义状态，实现可扩展的场景理解、减少冗余探索并利用大语言模型进行高层协调，提升多机器人系统的效率和可靠性。

LIPP: Load-Aware Informative Path Planning with Physical Sampling

LIPP：基于物理采样的负载感知信息路径规划

Hojune Kim, Guangyao Shi, Gaurav S. Sukhatme

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对物理样本采集场景中信息增益与负载相关遍历成本耦合问题，提出负载感知信息路径规划（LIPP），将其制定为混合整数二次规划，推导理论界限，经模拟验证其随样本质量增加能提升单位能量的不确定性降低能力。

Comments Accepted for presentation at IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

First Plan Then Evaluate: Multi-Target Planning with Post-Planning Success Evaluation Improves Learning-Based Grasping Pipelines

先规划再评估：通过规划后成功评估的多目标规划改进基于学习的抓取管道

Martin Matak, Mohanraj Devendran Shanthi, Karl Van Wyk, Tucker Hermans

机构 * NVIDIA 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究自主多指抓取问题，提出先规划到一组抓取目标，再由评估器估计成功可能性，机器人执行最可能成功轨迹的框架，该方法在多方面优于传统框架且能推广到新环境。

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。

AgentFoX: LLM Agent-Guided Fusion with eXplainability for AI-Generated Image Detection

AgentFoX: 基于可解释性的大语言模型引导融合的AI生成图像检测

Yangxin Yu, Yue Zhou, Bin Li, Kaiqing Lin, Haodong Li, Jiangqun Ni, Bo Cao

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Information Processing（广东省智能信息处理重点实验室） ； Shenzhen Key Laboratory of Media Security（深圳媒体安全重点实验室） ； SZU-AFS Joint Innovation Center for AI Technology（深圳大学-AFS人工智能技术联合创新中心） ； Shenzhen University（深圳大学） ； School of Cyber Science and Technology（网络安全科学与技术学院） ； The Smart City Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation（中国电子科技集团有限公司智慧城市研究院） 纠错

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

AI总结 AgentFoX通过多阶段分析流程提升AI生成图像检测的可靠性，结合专家和上下文聚类资料，生成可读性强的报告以增强可解释性与可信度。