AI Agent

Rolling Stock Planning Using the Quantum Approximate Optimization Algorithm

使用量子近似优化算法的车辆规划

Jiří Guth Jarkovský, Patricia Bickert, Elisabeth Wybo, Martin Leib

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 将铁路车辆规划问题转化为最大权独立集问题，提出混合分治算法，结合经典精确方法和量子近似优化算法求解，通过子图大小扩展提升解质量。

Comments 10 pages, 2 figures. Submitted to IEEE Quantum Week 2026

A Two-Stage Framework for Fast Proton Spot Map Generation in Pencil Beam Scanning Prostate SBRT Planning

一种用于笔束扫描前列腺SBRT计划中快速质子点图生成的两阶段框架

Xueyan Tang, Hok Wan Chan Tseung, Mark Pepin, Jiasen Ma, David M. Routman, Doug J. Moseley, Brandon Reber, Jed E. Johnson, Jing Qian

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出GenSpot两阶段框架，利用物理信息投影质子点图表示，结合3D SwinUNETR预测和列非负Lasso回归重建，从CT和剂量生成可交付的质子点图，在单机构前列腺SBRT队列中实现与临床计划高度一致的蒙特卡洛剂量。

Non-Equilibrium MAV-Capture-MAV via Time-Optimal Planning and Reinforcement Learning

非平衡MAV捕获MAV：基于时间最优规划和强化学习

Canlun Zheng, Zhanyu Guo, Zikang Yin, Chunyu Wang, Zhikun Wang, Shiyu Zhao

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学计算机科学与技术学院，中国杭州） ； WINDY Lab, Department of Artificial Intelligence, Westlake University, Hangzhou, China（西湖大学人工智能系WINDY实验室，中国杭州） ； Department of Electrical Engineering, California Institute of Technology, Pasadena, USA（加州理工学院电气工程系，美国帕萨迪纳） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对高机动性目标捕获难题，本文设计紧凑型捕获MAV，结合时间最优规划与强化学习方法，在非稳定状态下实现目标捕获。

A Distributed Multi-UGV Exploration Framework With Loop-Aware Planning and Descriptor-Aided Localization in Resource-Limited Environments

资源受限环境下的分布式多UGV探索框架：环回感知规划与描述符辅助定位

Zhiwei Li, Haiou Liu, Xijun Zhao, Ji Li, Yingze Wang, Boyang Wang

机构 * School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology（北京理工大学机械与车辆学院） ； China North Artificial Intelligence & Innovation Research Institute, Collective Intelligence & Collaboration Laboratory (CIC)（中国北方人工智能与创新研究院集体智能与协作实验室） ； Zhengzhou Intelligent Technology Research Institute, Beijing Institute of Technology（北京理工大学郑州智能科技研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种完全分布式的多无人地面车辆（UGV）探索框架，通过轻量级LiDAR全局描述符实现跨UGV环回检测，并结合环回感知分层规划，在资源受限环境中减少探索时间和行驶距离。

Journal ref IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2026

Multi-UAV Active Sensing with Information Gain-based Planning and Belief Fusion

基于信息增益规划与信念融合的多无人机主动感知

S. Habibi, L. Marques

机构 * 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 提出多无人机主动感知框架，利用信息增益路径规划与概率信念融合实现二元地形映射，在合成和真实农业图像上验证，相比随机游走和扫描覆盖降低熵与误差。

AgniNav: Configuration-Driven Cross-Embodiment Local Planning for Robot Navigation

AgniNav：配置驱动的跨具身局部规划机器人导航

Tianhao Zang, Siwei Cheng, Haidong Huang, Shanze Wang, Wei Zhang

机构 * Eastern Institute of Technology, Ningbo, China（东方理工（宁波）） ； University of Nottingham, Nottingham, UK（诺丁汉大学） ； University of Science and Technology of China, Hefei, China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出AgniNav框架，通过可配置的四参数安全包络实现单目视觉导航在轮式、四足和人形机器人间的零重训练迁移，联合调节感知与规划。

Safe Polytope-in-Polytope Motion Planning and Control with Control Barrier Functions

基于控制障碍函数的安全多面体在多面体内的运动规划与控制

Alejandro Gonzalez-Garcia, Dries Dirckx, Jan Swevers, Wilm Decré

机构 * KU Leuven（鲁汶大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种安全局部运动规划与控制方法，通过模型预测控制器中的离散时间控制障碍函数约束，保证多面体机器人足迹始终位于连续更新的凸自由空间内，计算时间随障碍物数量增加最多降低91倍。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

A Differentiable Simulation of the Eye for Patient-Specific Strabismus Surgery Planning

面向患者特定斜视手术规划的可微分眼睛模拟

Even Harsigny, Pablo Alvarez, Michel Duprez, Stéphane Cotin

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出基于物理的可微分眼睛模拟器，结合患者特定几何与Hill型肌肉生物力学，通过优化求解手术剂量以最小化角度偏差，为解剖异常患者提供个性化手术规划。

Journal ref Int J Comput Assist Radiol Surg Int J Comput Assist Radiol Surg. 2026 Apr 30

Planning resilient hydrogen supply chains under disruption risk

规划中断风险下的弹性氢供应链

Silvian M. Radke, Philipp C. Verpoort, Falko Ueckerdt, Felix Müsgens

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 采用随机优化模型研究欧盟氢进口，发现考虑供应中断的风险感知规划可减少12%福利损失，并通过多样化进口走廊和战略超额投资实现弹性。

Comments 41 pages, 10 figures

Real-Time and Accurate Collision-Free Teleoperation via Differentiable Constraint-Based Trajectory Planning

基于可微约束轨迹规划的实时精确无碰撞遥操作

Max Grobbel, Tristan Schneider, Daniel Flögel, Sören Hohmann

机构 * FZI - Forschungszentrum Informatik（FZI 信息技术研究中心） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对遥操作中自碰撞与环境碰撞问题，提出基于对偶可微碰撞约束的轨迹规划方法，采用胶囊体与多面体建模，实现更低计算时间和更精确障碍物建模，保证平滑无碰撞遥操作。

Comments 8 pages, 4 figures, accepted at ICRA2026

Risk-Aware Planning for Transit Desert Remediation Under Demand Uncertainty

需求不确定性下的交通荒漠修复风险感知规划

Polina Khoroshevskaya, Ashish Kumar Perukari

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种风险感知的交通荒漠修复规划方法，将问题建模为带条件风险价值约束的部分可观测马尔可夫决策过程，利用人口、土地利用和就业数据估计潜在需求，并在25个城市评估后显示中位修复53.6%的荒漠区域，比静态优化平均提升5.0个百分点。

Learning Predictive Control with Deep Koopman Operators for Autonomous Vehicle Motion Planning

基于深度Koopman算子的学习预测控制在自动驾驶车辆运动规划中的应用

Xinglong Zhang, Yongqian Xiao, Haotian Cao, Xing Zhou, Xin Yin, Xin Xu

机构 * National Natural Science Foundation of China（国家自然科学基金委员会） ； Science and Technology Innovation Program of Hunan Province（湖南省科技创新计划） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种结合深度Koopman算子的学习预测控制框架，通过提升非线性动力学到线性可观测空间，并利用滚动时域演员-评论家学习生成闭环状态反馈策略，在非凸约束下实现高效、安全的实时运动规划。

Integrated Hierarchical Decision-Making in Inverse Kinematic Planning and Control

集成化分层决策在逆运动学规划与控制中

Kai Pfeiffer, Quan Zhang, Yuqing Chen, Gordon Boateng, Yuquan Wang, Vincent Bonnet, Aberrahmane Kheddar

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种高效的非线性规划框架，整合分层决策与全身逆运动学规划控制，解决逆运动学规划中同时选择端效应器位置的问题。

Comments Accepted paper to "Robotics: Science and Systems" (2026)

SkillWrapper: Generative Predicate Invention for Task-level Robot Planning

SkillWrapper：任务级机器人规划的生成性谓词发明

Ziyi Yang, Benned Hedegaard, Ahmed Jaafar, Yichen Wei, Skye Thompson, Shreyas S. Raman, Haotian Fu, Stefanie Tellex, George Konidaris, David Paulius, Naman Shah

机构 * Brown University（布朗大学） ； Allen Institute for AI（人工智能研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出SkillWrapper方法，通过生成性谓词发明学习符号化表示，使机器人能够基于抽象推理完成长周期任务规划。

Bi-Level Route Optimization and Path Planning with Hazard Exploration

具有危险探索的双层路径优化与路径规划

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

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种双层无人机监测策略，高层通过车辆路径问题优化访问顺序并引入基于边的质心Voronoi图分配路径预算，低层通过B样条轨迹最大化信息增益，贝叶斯推理动态更新危险概率，仿真验证了空间覆盖和危险发现率的提升。

Journal ref 2025 IEEE 64th Conference on Decision and Control (CDC)

Joint Fiber and Free Space Optical Infrastructure Planning for Hybrid Integrated Access and Backhaul Networks

混合接入和回传网络的光纤与自由空间光基础设施规划

Charitha Madapatha, Piotr Lechowicz, Carlos Natalino, Paolo Monti, Tommy Svensson

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文研究了光纤与自由空间光通信在混合接入和回传网络中的覆盖性能优化，探讨了在光纤成本受限情况下，混合部署带来的成本节约和能效提升。

Comments Accepted invited paper for IEEE PIMRC 2025, Istanbul, Turkey

VISA: A Visual Information Strengthened Audio-Reasoning System for the Interspeech 2026 ARC Agent Track

VISA：面向Interspeech 2026 ARC智能体赛道的视觉信息增强音频推理系统

Wenming Tu, Jian Gao, Yanru Huo, Yixuan Wang, Jing Peng, Bohan Li, Ziyang Ma, Tao Liu, Shuai Fan, Kai Yu, Xie Chen, Zilong Zheng

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 提出VISA系统，通过多模态特征提取、模型投票推理和细粒度类别感知路由，增强大音频语言模型的音频推理能力，在ARC智能体赛道取得66.23%评分和77.40%准确率。

Comments Submitted to INTERSPEECH 2026

VeriDrive: Verifiable Counterfactual Supervision for Cost-Efficient Vision-Language Planning

VeriDrive: 可验证的反事实监督用于成本高效的视觉-语言规划

Zikai Zhang, Hubert P. H. Shum, Toby P. Breckon

机构 * Department of Computer Science, Durham University（杜伦大学计算机科学系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出VeriDrive框架，通过结构化感知-评估-修正链生成可验证的反事实监督，降低视觉-语言驾驶规划的数据构建成本，并在nuScenes数据集上验证其有效性。

CAPE: Contrastive Action-conditioned Parallel Encoding for Embodied Planning

CAPE: 用于具身规划的条件对比动作并行编码

Cong Chen, Haowen Wang, Zhixiang Zhang, Pei Ren, Zhengping Che

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出CAPE框架，通过对比学习区分不同动作序列的未来结果，实现高效视觉动力学建模，在真实世界和零样本迁移任务中显著提升规划性能并降低推理成本。

Comments 19 pages, 7 figures

Coarse-to-Control: Action-Token Planning for Vision-Language-Action Models

粗到细控制：面向视觉-语言-动作模型的行动令牌规划

Jinhao Wu, Shiduo Zhang, Yicheng Liu, Xiaopeng Yu, Sixian Li, Siyin Wang, Hang Zhao, Jing Huo, Yang Gao, Jingjing Gong, Xipeng Qiu, Yu-Gang Jiang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出Coarse-to-Control框架，在动作令牌空间中引入原生规划，通过先预测粗粒度动作令牌序列再生成可执行动作，提升长程任务性能。

Multi-Robot Planning and Control from CCTV Camera Networks in a Real Warehouse

基于真实仓库中闭路电视摄像机网络的多机器人规划与控制

Luke Robinson, Benjamin Ramtoula, Anas Izaaryene, Paul Newman, Daniele De Martini

机构 * Oxford Robotics Institute, University of Oxford, UK（牛津大学机器人研究所，牛津大学，英国） ； Robot Systems Group, Technical University of Munich, Germany（机器人系统组，慕尼黑技术大学，德国） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出仅利用分布式CCTV网络和边缘计算实现多机器人协调规划与控制的方法，在真实仓库中验证了四台机器人和30个摄像头的系统，首次实现仅依赖外部摄像头网络的现场多机器人协调。

Unified Driving Tokens: Representation- and Geometry-Guided Discrete Tokenizer for Driving World Models and Planning

统一驾驶令牌：面向驾驶世界模型和规划的表示与几何引导的离散分词器

Ziyang Yao, Zeyu Zhu, YunCheng Jiang, Zibin Guo, Huijing Zhao

机构 * Peking University（北京大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种表示引导与几何增强的离散分词器，通过联合监督学习紧凑令牌，同时优化重建保真度、表示一致性和规划性能。

MetaPoint: Unlocking Precise Spatial Control in Agentic Visual Generation

MetaPoint：在智能体视觉生成中实现精确空间控制

Dewei Zhou, Xinyu Huang, Xun Wang, Ji Xie, Yabo Zhang, Liang Li, Kunchang Li, Zongxin Yang, Yi Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 提出MetaPoint方法，通过将连续2D坐标表示为单个特殊token，利用模型固有的位置编码实现像素级空间控制，无需修改架构。

EMU circulation planning for Silesian Railways: case study and a quantum approach

西里西亚铁路的EMU循环规划：案例研究与量子方法

Ewa Kędziera, Wojciech Gamon, Mátyás Koniorczyk, Zakaria Mzaouali, Andrea Galadíková, Krzysztof Domino

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 针对区域客运网络中电动多单元（EMU）的日常循环规划问题，提出一个包含车辆段平衡约束、座位和自行车容量限制及乘务可用性约束的混合整数线性规划模型，并通过ILP精确求解和QUBO量子退火求解，在波兰西里西亚铁路真实实例上验证了ILP方法的高效性，同时揭示了QUBO方法当前的计算局限性。

Reactive Task and Motion Planning for Robust Whole-Body Dynamic Locomotion in Constrained Environments

面向受限环境的鲁棒全身体动态运动的反应任务与运动规划

Ye Zhao, Yinan Li, Luis Sentis, Ufuk Topcu, Jun Liu

机构 * George W. Woodruff School of Mechanical Engineering, Georgia Tech, USA（佐治亚理工学院机械工程学院） ； Department of Applied Mathematics, University of Waterloo, Canada（滑铁卢大学应用数学系） ； Department of Aerospace Engineering and Engineering Mechanics, UT Austin, USA（得克萨斯大学奥斯汀分校航空航天工程与工程力学系） ； Institute for Computational Engineering and Sciences, UT Austin, USA（得克萨斯大学奥斯汀分校计算工程与科学研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于时序逻辑的游戏框架，用于在受限和动态变化的环境中进行全身体动态运动的任务规划与控制，通过符号系统的方法确保运动行为的正确性。

Comments 49 pages, 23 figures, 1 table

Using Uncertainty Data in Chance-Constrained Trajectory Planning

在机会约束下利用不确定性数据进行轨迹规划

Vasileios Lefkopoulos, Maryam Kamgarpour

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文研究了在存在不确定位置障碍物的环境中进行轨迹规划问题，提出了一种在线学习分布矩的方法，并通过紧致的混合整数凸改写方法得到可行解，应用于自动驾驶领域。

Journal ref 2019 18th European Control Conference (ECC)

Image Acquisition Planning for Earth Observation Satellites with a Quantum Annealer

基于量子退火器的地球观测卫星图像采集规划

Tobias Stollenwerk, Vincent Michaud, Elisabeth Lobe, Mathieu Picard, Achim Basermann, Thierry Botter

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究比较了经典优化方法与D-Wave 2000Q量子退火器在地球观测任务规划中的性能，发现量子退火方法在某些问题上比经典精确求解器更快，但受限于量子退火器的精度，其解质量在小规模问题上与启发式方法相当，但随问题规模增大而迅速下降。

Monetary Policy and Dark Corners in a stylized Agent-Based Model

货币政策与风格化基于代理的模型中的暗角

Stanislao Gualdi, Marco Tarzia, Francesco Zamponi, Jean-Philippe Bouchaud

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文研究了货币政策在风格化基于代理的模型中的作用和有效性，发现货币政策在非过于激进时能够实现目标，但不同经济均衡状态的存在可能导致货币政策引发不稳定性。

Comments Contribution to the CRISIS project, 25 pages, 21 figures, pseudo-code of the model, revised and improved version

Journal ref Journal of Economic Interaction and Coordination 12, 507-537 (2017)

Potential Game-Based Non-Myopic Sensor Network Planning for Multi-Target Tracking

基于势游戏的多目标跟踪多视角传感器网络规划

Su-Jin Lee, Soon-Seo Park, Han-Lim Choi

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于势游戏的非短视方法，用于多目标跟踪中的移动传感器网络规划，通过多步前瞻方案解决传感器覆盖间隙导致的局部信息最大值问题，同时提出了一种利用联合策略虚构博弈和动态规划的算法，实现了计算可行性的提升。

Comments Copyright 2018 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works

Journal ref IEEE Access. 6 (2018)

Structure-Preserving Constrained Optimal Trajectory Planning of a Wheeled Inverted Pendulum

保持结构的约束最优轨迹规划 of 一个轮式倒置摆

Klaus Albert, Karmvir Singh Phogat, Felix Anhalt, Ravi N Banavar, Debasish Chatterjee, Boris Lohmann

机构 * Systems and Control Engineering（系统与控制工程） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文研究了轮式倒置摆的约束最优轨迹规划问题，通过离散力学推导了离散时间模型，并利用离散时间约束最优控制问题生成最优轨迹，同时设计了非线性连续时间模型和闭环LQ控制器，通过实验验证了非线性模型和控制方案的有效性。

Comments 12 pages, 8 figures, 1 table. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1710.10932