AI Agent

SCAN-Planner: Spatial Collision-Aware Local Planning for Route-Guided Long-Range Quadruped Navigation

SCAN-Planner：用于路线引导的远程四足导航的空间碰撞感知局部规划

Han Zheng, Zhe Chen, Yiwen Fu, Ming Yang, Tong Qin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出SCAN-Planner框架，通过偏航感知双圆柱足迹和投影A*搜索实现空间碰撞感知的局部规划，在密集杂乱、3D非结构化环境和远程导航中生成安全平滑轨迹。

DIFF-IPPO: Diffusion-Based Informative Path Planning with Open-Vocabulary Belief Maps

DIFF-IPPO：基于扩散的开放词汇信念地图信息路径规划

Sausar Karaf, Oleg Sautenkov, Mikhail Martynov, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, CDE, Skoltech（智能空间机器人实验室，CDE，斯科尔科沃科学技术研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出DIFF-IPPO框架，结合开放词汇信念地图生成器与扩散规划器，在非高斯信念图上生成全局轨迹，实现高效目标搜索，检测得分达81.49%-86.55%。

Integrated Exploration-Aware UAV Route Optimization and Path Planning

集成探索感知的无人机路径优化与轨迹规划

Jimin Choi, Grant Stagg, Cameron K. Peterson, Max Z. Li

机构 * Department of Aerospace Engineering, University of Michigan（密歇根大学航空航天工程系） ； Department of Electrical Engineering, Brigham Young University（BYU 电子工程系） ； Department of Aerospace Engineering, Department of Civil and Environmental Engineering, and Department of Industrial and Operations Engineering, University of Michigan（密歇根大学航空航天工程系、土木与环境工程系和工业与运营管理工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种集成探索感知的无人机路径优化与轨迹规划框架，通过风险地图、不确定兴趣区域建模、B样条轨迹优化和在线重规划，在灾害监测中平衡报告点访问与新信息探索，实现平均KL散度降低15.9%。

GCNGrasp-VP: Affordance-Guided View Planning for Efficient Task-Oriented Grasping

GCNGrasp-VP: 基于功能引导的视角规划用于高效任务导向抓取

Zanjia Tong, Wenlong Dong, Chengjie Zhang, Hong Zhang

机构 * Shenzhen Key Laboratory of Robotics and Computer Vision（机器人与计算机视觉深圳重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出GCNGrasp-VP框架，通过功能场预测引导主动视角规划，无需场景重建，单次视角调整即可显著提升遮挡下的任务导向抓取成功率。

Comments Accepted to IROS 2026

LAGO Policy: Latency-Aware Asynchronous Diffusion Policies with Goal-Directed Collision-Free Planning for Smooth Manipulation

LAGO策略：面向平滑操作的延迟感知异步扩散策略与目标导向无碰撞规划

Guowei Shi, Xupeng Xie, Yiming Luo, Jian Guo, Jun Ma, Boyu Zhou

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； International Digital Economy Academy（国际数字经济学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出LAGO策略，通过延迟感知条件引导和时空轨迹优化，解决异步扩散策略的间断和碰撞问题，实现平滑安全的操作。

Comments 8 pages, 8 figures

DeSRPA: Decoupled Speech Role-Playing Agent via Inference-Time Intervention

DeSRPA: 通过推理时干预的解耦语音角色扮演智能体

Wenqiu Tang, Zhen Wan, Takahiro Komamizu, Ichiro Ide

机构 * Nagoya University（名古屋大学） ； National Institute of Informatics（国立情报学研究所） 纠错

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

AI总结 提出DeSRPA框架，通过推理时干预冻结骨干模型，利用双层控制向量机制解耦认知推理与副语言表达，在语音角色扮演中实现个性与情感一致性，超越端到端微调方法。

Comments Accepted to INTERSPEECH 2026

FLAP: FOV-Constrained Active Perception Planning for Prior-Map-Free 3D Navigation

FLAP: 面向无先验地图3D导航的视场约束主动感知规划

Mengke Zhang, Sitong Li, Tiancheng Lai, Ruitian Pang, Mingxuan Zhang, Qingcheng Chen, Fei Gao, Chao Xu, Yanjun Cao

机构 * The State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室） ； Huzhou Institute, Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） ； Huzhou Key Laboratory of Autonomous System（湖州市自动驾驶系统重点实验室） ； Shanghai Institute of Special Equipment Inspection and Technical Research Co., Ltd（上海市特种设备监督检验技术研究院有限公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种将主动感知直接融入轨迹优化的规划框架，通过传感器坐标系下的视场几何约束和速度触发机制，在保证安全的同时提升效率，并支持任意3D机动。

Comments 18 pages, 19 figures

HATS: A Human-Agent Teleoperation System for Multi-Arm Data Collection

HATS：用于多臂数据收集的人-智能体遥操作系统

Zesen Lin, Jian-Jian Jiang, Haoming Cen, Xiao-Ming Wu, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 提出HATS系统，由单操作员借助MLLM智能体控制两主臂和两辅助臂，实现高效多臂数据收集，性能媲美双人专家团队。

SemGeoNav:A Safety-Guided Visual Navigation Approach with Semantic Reasoning and Geometric Planning

SemGeoNav：一种结合语义推理与几何规划的安全引导视觉导航方法

Yu Liu, Zongyang Chen, Yan Guo, Chao Liu, Xianfei Pan

机构 * College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学智能科学学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出SemGeoNav分层视觉导航框架，融合端到端模型的高层语义推理与几何方法的可靠局部规划，实现鲁棒图像导航并显著提升避障能力，在真实机器人上优于ViNT和NoMaD。

Comments The paper has been accepted by ICGNC 2026

GraphWorld: Long-Horizon Planning with World Models for End-to-End Autonomous Driving

GraphWorld: 基于世界模型的长时域规划实现端到端自动驾驶

Ziying Song, Caiyan Jia, Lin Liu, Lei Yang, Shengkai Zhang, Feiyang Jia, Fengda Zhao, Peiliang Wu, Shaoqing Xu, Chen Lv, Yadan Luo

机构 * Beijing Key Laboratory of Traffic Data Mining and Embodied Intelligence, School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院，交通数据挖掘与具身智能北京市重点实验室） ； School of Artificial Intelligence (School of Software), Yanshan University（燕山大学人工智能学院（软件学院）） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； University of Macau（澳门大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出GraphWorld框架，通过潜在世界建模增强长时域规划，利用自车中心交互图建模邻车关系，并基于世界状态条件规划实现安全轨迹生成，显著降低碰撞率。

Comments 16 pages, 5 figures

Understanding and Modeling Perceived Cognitive and Physical Strain Dynamics for Planning-Oriented Human-Robot Collaboration in Prefabricated Construction

理解与建模感知的认知和体力应变动态：面向预制建筑中规划导向的人机协作

Yifan Wang, Bo Xiao, Shane T. Mueller

机构 * Department of Civil, Environmental, and Geospatial Engineering, Michigan Technological University（土木、环境与地理空间工程系，密歇根技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究通过受控重复工作-休息实验，建立基于经验数据的线性混合效应模型描述认知应变积累和非线性恢复，为预制建筑中人机协作的规划提供依据。

Comments 53 pages, 15 figures

Exact, Efficient, and Safe Occlusion-Aware Planning Using AH-Polyhedrons

使用AH-多面体的精确、高效且安全的遮挡感知规划

Long Kiu Chung, David Isele, Toktam Mohammadnejad, Faizan M. Tariq, Sangjae Bae, Shreyas Kousik, Jovin D'sa

机构 * Honda Research Institute (HRI)（本田研究所） ； 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 提出APRO框架，利用博弈论主动感知和AH-多面体可达性分析，通过线性规划实现精确安全验证，解决自动驾驶代客泊车中的遮挡问题，达到100%安全率且实时。

Comments 8 pages, 3 figures

Visual Generation in the New Era: An Evolution from Atomic Mapping to Agentic World Modeling

新时代的视觉生成：从原子映射到智能世界建模的演进

Keming Wu, Zuhao Yang, Kaichen Zhang, Shizun Wang, Haowei Zhu, Sicong Leng, Zhongyu Yang, Qijie Wang, Sudong Wang, Ziting Wang, Zili Wang, Hui Zhang, Haonan Wang, Hang Zhou, Yifan Pu, Xingxuan Li, Fangneng Zhan, Bo Li, Lidong Bing, Yuxin Song, Ziwei Liu, Wenhu Chen, Jingdong Wang, Xinchao Wang, Xiaojuan Qi, Shijian Lu, Bin Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； StepFun ； MiroMind ； Baidu（百度） ； Fudan University（复旦大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； LMMs-Lab（LMMs实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 提出五级分类法（原子生成、条件生成、上下文生成、智能生成、世界建模生成），分析流匹配、统一理解与生成模型等关键技术，并指出现有评估高估感知质量而忽视结构、时序和因果缺陷。

Comments Project Page: https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/Evolving-Visual-Generation

LoRaWAN Gateway Placement for Network Planning Using Ray Tracing-Based Channel Models

基于射线追踪信道模型的LoRaWAN网关部署网络规划

Cláudio Modesto, Lucas Mozart, Glauco Gonçalves, Cleverson Nahum, Bruno Castro, Aldebaro Klautau

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究不同信道模型对LoRaWAN网关部署的影响，提出结合射线追踪与离散事件仿真的优化框架，发现模型选择显著影响部署方案，存在计算成本与现实保真度的权衡。

Comments This paper has been accepted at IEEE Open Journal of the Communications Society (DOI: https://doi.org/10.1109/OJCOMS.2026.3704345)

Multi-Robot Motion Planning from Vision and Language using Heat-Inspired Diffusion

基于热启发的扩散模型实现从视觉和语言的多机器人运动规划

Jebeom Chae, Junwoo Chang, Seungho Yeom, Yujin Kim, Jongeun Choi

机构 * Department of Artificial Intelligence, Yonsei University（燕山大学人工智能学院） ； School of Mechanical Engineering, Yonsei University（燕山大学机械工程学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出LHD框架，结合CLIP语义先验与碰撞避免扩散核，实现语言条件化的多机器人无碰撞轨迹规划，在成功率上优于先前方法并降低延迟。

Comments 8 pages, 6 figures, accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 6, pp. 7118-7125, June 2026

Planning with Unified Multimodal Models

统一多模态模型规划

Yihao Sun, Zhilong Zhang, Yang Yu, Pierre-Luc Bacon

机构 * Mila - Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出Uni-Plan框架，利用统一多模态模型同时作为策略、动态模型和价值函数，通过自判别过滤避免动态预测幻觉，在具身决策任务中优于VLM方法，无需专家演示且数据可扩展。

Comments 29 pages, 11 figures

One-Step Model Predictive Path Integral for Manipulator Motion Planning Using Configuration Space Distance Fields

基于构型空间距离场的一步模型预测路径积分用于机械臂运动规划

Yulin Li, Tetsuro Miyazaki, Kenji Kawashima

机构 * Department of Information Physics and Computing, The University of Tokyo（东京大学信息物理与计算系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出将构型空间距离场与模型预测路径积分结合，利用CDF梯度统一代价函数并缩短规划时域至一步，实现高效避障，在2D环境和7自由度机械臂仿真中成功率近100%，控制频率超750Hz。

CLAD: Constrained Latent Action Diffusion for Vision-Language Procedure Planning

CLAD: 面向视觉-语言程序规划的约束潜在动作扩散模型

Lei Shi, Andreas Bulling

机构 * Machine Perception and Interaction group, Örebro University（机器感知与交互组，奥雷布罗大学） ； Collaborative Artificial Intelligence group, University of Stuttgart（协作人工智能组，斯图加特大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出CLAD模型，利用变分自编码器学习动作和观测的潜在表示作为约束，引导扩散模型生成动作，在三个数据集上大幅超越现有方法。

Comments Accepted at RO-MAN 2026

Semidefinite Relaxations for Collision-Free Motion Planning

无碰撞运动规划的半定松弛

Bernhard Paus Graesdal, Alexandre Amice, Pablo A. Parrilo, Russ Tedrake

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院电气工程与计算机科学系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究点机器人通过球形障碍物的无碰撞运动规划，提出半定松弛方法，理论分析其紧性并利用对称性降低计算复杂度，比直接非线性规划快10-100倍。

Doctor-RAG: A Failure-Aware Repair Framework for Agentic Retrieval-Augmented Generation

Doctor-RAG：面向智能检索增强生成的故障感知修复框架

Shuguang Jiao, Chengkai Huang, Shuhan Qi, Xuan Wang, Yifan Li, Quanchi Weng, Lingchuan Liu, Xunliang Cai, Lina Yao

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 提出Doctor-RAG框架，通过显式错误定位和前缀复用，在智能RAG中实现高效诊断与局部修复，显著提升多跳问答准确率。

Enhanced UAV Path Planning Using the Tangent Intersection Guidance (TIG) Algorithm

利用切线交点引导算法（TIG）增强的无人机路径规划

Hichem Cheriet, Khellat Kihel Badra, Chouraqui Samira

机构 * Journal of Automation, Mobile Robotics and Intelligent Systems（自动化、移动机器人与智能系统杂志） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出TIG算法，通过椭圆切线交点方法生成可行路径，结合启发式规则和二次贝塞尔曲线平滑技术，在静态和动态环境中实现高效安全的无人机路径规划。

Comments Accepted for publication in JAMRIS Journal

Journal ref Journal of Automation, Mobile Robotics and Intelligent Systems, 20(2), 30-52 (2026)

Y-BotFrame: An Extensible Embodied Agent Framework for Quadruped Robot Assistants

Y-BotFrame：一种用于四足机器人助手的可扩展具身智能体框架

Luyao Zhang, Ke Li, Yuan Ding, Xulong Zhao, Guo Yu, Chengwei Yan, Fuyu Dong, Jiawei Hu, Di Wang, Nan Luo, Gang Liu, Quan Wang

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出Y-BotFrame框架，集成多模态感知与大语言模型认知核心，将自然语言指令映射为可执行任务单元，实现无遥控器的人机协作，支持模块化扩展。

Planning on Paper: Problem Decomposition with Diagrams in Introductory Computing

纸上规划：入门计算中的问题分解与图示

Annapurna Vadaparty, Devamardeep Hayatpur, Adalbert Gerald Soosai Raj, Leo Porter, Daniel Zingaro

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究通过分析学生手绘的分解图，揭示了新手在大型多函数任务中的分解策略及常见问题，为计算教育中加强分解教学提供了实证依据。

Comments International Computing Education Conference (ICER)

From Planning to Revision: How AI Writing Support at Different Stages Alters Ownership

从规划到修订：不同阶段的人工智能写作支持如何改变所有权感

Katy Ilonka Gero, Tao Long, Carly Schnitzler, Paramveer Dhillon

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究AI写作支持在规划、起草和修订阶段对作者所有权感的影响，发现任何AI辅助都会降低所有权感，但规划阶段影响最小，起草阶段影响最大，且AI贡献的文本和想法越多，所有权感越低。

Journal ref In Designing Interactive Systems Conference (DIS 26). June 13-17, 2026, Singapore, Singapore

Planning for climate neutrality in the Nordic power sector: Insights from a non-harmonised comparison of eight energy system models

同方向下的多样化努力：北欧国家气候中性电力部门路径的多模型比较

Emir Fejzić, Will Usher, Ida Græsted Jensen, Marianne Zeyringer, Oskar Vågerö, Maximilian Roithner, Guillermo Valenzuela-Venegas, Rasmus Bramstoft, Marie Münster, Jean-Nicolas Louis, Pernille Seljom, Miguel Chang, Eirik Ogner Jåstad, Dmitrii Bogdanov, Christian Breyer

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文通过八个结构各异的能源系统模型比较北欧国家电力部门转型路径，揭示模型结果在关键指标上的分歧与共识，强调非协调多模型比较的价值与局限。

Comments 31 pages, 9 figures in main text

Lexicographic optimization for real-time CNC feedrate planning with coupled orientation handling

面向耦合姿态处理的实时CNC进给率规划的字典优化

Haijia Xu, Alexander Verl

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种无调参的字典进给率优化方法，通过稀疏性利用和顺序窗口策略实现实时执行，并统一处理刀具位置和姿态，在五轴自由曲面测试中相比工业CNC内核缩短加工时间超过15%。

Fibration Trees: A Unified Approach to Multi-Robot Motion Planning

纤维树：多机器人运动规划的统一方法

Andreas Orthey, Florian T. Pokorny, Lydia E. Kavraki

机构 * Technical University of Berlin（柏林工业大学） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Rice University and the Ken Kennedy Institute（莱斯大学和肯·肯尼迪研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出纤维树统一框架，通过纤维化建模投影，结合优先序、并行分解和任务空间投影，并开发Fibration-RRT规划器，在高维多机器人运动规划中实现概率完备性。

Comments 23 pages, 12 figures

Learning Unions of Convex Sets via Invertible Latent Decomposition for Path Planning

通过可逆潜在分解学习凸集并集用于路径规划

Taerim Yoon, Dongho Kang, Kisang Park, Junha Cha, Stelian Coros, Sungjoon Choi

机构 * Korea University（高丽大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出ILD框架，联合学习可逆映射和潜在空间中的显式凸多面体并集，实现路径规划，并通过可见性引导采样保持凸集连通性，在多种环境中取得更高成功率。

MPPI-based Informative Trajectory Planning for Search and Capture of Drifting Targets with ASVs

基于MPPI的自主水面艇搜索与捕获漂移目标的信息轨迹规划

Sanjeev Ramkumar Sudha, Marija Popović, Erlend M. Coates

机构 * Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（挪威科技大学） ； TU Delft（代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对自主水面艇在动态环境中搜索并捕获多个漂移目标的问题，提出一种基于模型预测路径积分（MPPI）控制的混合规划框架，通过优化长时域连续轨迹平衡搜索与跟踪，并在拦截阶段切换至纯追踪制导，实验验证了有效性。

Violation-Informed Spatio-Temporal Adaptive Targeting Framework for EV-Driven Distribution System Expansion Planning

违规感知的时空自适应目标框架用于电动汽车驱动的配电系统扩展规划

Linhan Fang, Xingpeng Li

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种违规感知的时空自适应目标框架，通过违规分析、联合优化和时空降维方法，高效解决电动汽车引起的电压和电流违规问题，在保持规划精度的同时大幅降低计算复杂度。