DataClaw: An Autonomous Data Agent with Instant Messaging Integration
DataClaw: 一个集成即时通讯功能的自主数据代理
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)
AI总结 DataClaw通过集成即时通讯平台，使用户能通过自然语言请求自动执行数据分析任务，提供图表和报告，解决数据处理碎片化问题。
Comments 4 pages, 3 figures
AI 大模型
AI Agent
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
1. 规划决策 35728 篇
Trajectory Planning for an Articulated Commercial Vehicle using Model Predictive Contouring Control
使用模型预测轮廓控制的 articulated 商用车轨迹规划
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卡车公司安全与驾驶控制组）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出了一种基于模型预测轮廓控制的 articulated 商用车轨迹规划方法，通过引入场景依赖的锚点权重和道路边界约束，解决了 articulated 商用车在正反向行驶中的导航问题。
Journal ref 2025 IEEE 28th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) Gold Coast Australia 2025 pp. 421-427
Green Manufacturing Capacity Planning by Integrating Distributionally Robust Optimization and Generative AI
通过整合分布鲁尼茨优化与生成式人工智能实现绿色制造能力规划
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出一种多工厂、多产能、多产品的两阶段分布鲁尼茨优化模型，结合数据驱动聚类技术构建不确定性集，并利用生成式人工智能提升计算效率和解的一致性，以应对绿色制造中需求和可再生能源生成的不确定性。
A Reinforcement-learning-based Column Generation Algorithm for Integrated Operating Room Planning and Scheduling
基于强化学习的列生成算法在整合手术室规划与排程中的应用
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出一种混合整数规划模型，结合强化学习和遗传算法改进列生成算法，用于解决手术室规划与排程问题，实验证明其在优化和鲁棒性方面优于现有方法。
V-STC: A Time-Efficient Multi-Vehicle Coordinated Trajectory Planning Approach
V-STC：一种时间高效的多车辆协同轨迹规划方法
机构 * School of Automation, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自动化学院） ； State Key Laboratory of CNS/ATM, Beijing Institute of Technology（北京理工大学国家空管委/民航委重点实验室） ； Beijing Key Laboratory of Lightweight Intelligent System, Beijing Institute of Technology（北京理工大学轻量化智能系统重点实验室） ； School of Automation, Southeast University（东南大学自动化学院） ； Faculty of Computer Science and Control Engineering, Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学计算机科学与控制工程学院）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出V-STC方法，通过优化模型构建每个车辆的时空走廊，以提高多车辆协同的时间效率，同时保持时空域内的无碰撞分离。
Comments 12 pages, 23 figures
Open-Ended Video Game Glitch Detection with Agentic Reasoning and Temporal Grounding
基于代理推理和时间定位的开放式视频游戏漏洞检测
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)
AI总结 本文提出VideoGlitchBench基准和GliDe框架，通过代理推理和时间定位检测视频游戏中的漏洞，提升语义理解和时间定位能力。
Comments 16 pages, 10 figures, under review
SANDO: Safe Autonomous Trajectory Planning for Dynamic Unknown Environments
SANDO：动态未知环境中的安全自主轨迹规划
机构 * Departments of Aeronautics and Astronautics, and Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology（航空工程与机械工程系，麻省理工学院） ； Department of Electronics, Automation, and Communications, Comillas ICAI（电子、自动化与通讯系，Comillas ICAI）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 SANDO通过热图A*全局规划器、混合整数二次规划和形式安全分析，在动态未知环境中实现安全轨迹规划，提升计算效率和安全性。
Comments 20 pages, 17 figures
An Efficient Real-Time Planning Method for Swarm Robotics Based on an Optimal Virtual Tube
基于最优虚拟管的群体机器人高效实时规划方法
机构 * School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（自动化科学与电气工程学院，北京航空航天大学）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出结合集中式最优虚拟管规划与分布式控制的群体机器人轨迹规划框架，实现低计算量高频率重规划，融合多步与反应式规划的优势。
Comments 18 pages, 21 figures
Planning Stealthy Backdoor Attacks in MDPs with Observation-Based Triggers
在MDP中基于观测的后门攻击规划
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文研究了在马尔可夫决策过程建模的随机控制系统中后门攻击的规划问题，提出了一种基于切换梯度优化的算法，用于联合求解后门策略和触发器，以实现隐蔽且成功的攻击。
The Privacy Guardian Agent: Towards Trustworthy AI Privacy Agents
隐私守护代理：迈向可信AI隐私代理
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)
AI总结 本文提出隐私守护代理，通过用户资料和上下文感知自动化隐私同意选择，同时在不确定或高风险情况时通知用户，确保透明和用户自主权。
Comments Position paper for the CHI26 Workshop "Moving Beyond Clicks: Rethinking Consent and User Control in the Age of AI"
Reasoning About Traversability: Language-Guided Off-Road 3D Trajectory Planning
轨迹可 traversability 的推理：语言引导的越野3D轨迹规划
机构 * Department of Automotive Engineering, Hanyang University, Seoul, Republic of Korea（韩雅大学汽车工程系，首尔，大韩民国）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出语言精修框架与偏好优化策略，通过动作对齐监督和地形感知优化，提升越野3D轨迹规划的合规性与地形一致性。
Distributionally Robust Planning with $\mathcal{L}_1$ Adaptive Control
具有$\mathcal{L}_1$自适应控制的分布鲁棒规划
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出DRP-$\mathcal{L}_1$AC框架，结合分布鲁棒模型预测控制与$\mathcal{L}_1$自适应控制，通过在线分布证书保证安全性和鲁棒性，无需分布样本即可处理系统和环境不确定性。
Situationally-aware Path Planning Exploiting 3D Scene Graphs
基于3D场景图的情境感知路径规划
机构 * Automation and Robotics Research Group, Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust, University of Luxembourg（自动化与机器人研究组，安全、可靠与信任跨学科研究中心，卢森堡大学） ； Faculty of Science, Technology and Medicine, University of Luxembourg（科学、技术与医学学院，卢森堡大学）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出S-Path路径规划器，利用室内3D场景图的度量-语义结构提升规划效率，通过两阶段流程生成可理解的高层路径，并通过并行子问题分解和重计划机制提高复杂场景下的效率和可解释性。
Unveiling Uncertainty-Aware Autonomous Cooperative Learning Based Planning Strategy
揭示面向不确定性的自主协作学习规划策略
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出基于深度强化学习的自主协作规划框架DRLACP，通过门控循环单元改进SAC算法，有效应对多车辆协作规划中的感知、规划和通信不确定性，实验证明其在不同场景下优于基线方法。
Comments Accepted by IEEE RA-L
Regulation Zero 2: A Flow-Centric Sequential Regulation Planning Framework to Counter Regulation Cascading in Pre-tactical Air Traffic Flow Management
监管零二：一种以流量为中心的顺序监管规划框架，以应对预战术空交通流量管理中的监管级联
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出Regulation Zero 2，通过在监管空间中进行顺序规划，优化兼容现有分配系统的核心方法，解决监管级联问题，提升网络可靠性。
Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2510.23402
Multi-Step Gaussian Process Propagation for Adaptive Path Planning
多步高斯过程传播用于自适应路径规划
机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系） ； Department of Engineering Cybernetics, Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（挪威科技与自然大学（NTNU）工程控制系） ； Department of Electronic Systems, Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（挪威科技与自然大学（NTNU）电子系统系）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出基于高斯过程的多步路径规划方法OLAhGP，通过融合多模态环境传感数据和状态输入约束，提升自主水面舰在藻类监测中的路径规划效率与鲁棒性。
Autonomous Skeletal Landmark Localization towards Agentic C-Arm Control
自主骨骼标志点定位以实现智能C臂控制
机构 * University of Vermont（佛蒙特大学） ； Cleveland Clinic（克利夫兰诊所）
专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)
AI总结 本文研究了利用多模态大语言模型实现C臂控制中骨骼标志点的自主定位，通过实验验证了其在准确性和推理能力上的优势，为智能C臂控制提供了新方法。
Comments Accepted at IJCARS: IPCAI 2026. Int J CARS (2026)
SAGER: Self-Evolving User Policy Skills for Recommendation Agent
SAGER：面向推荐代理的自进化用户策略技能
专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)
AI总结 SAGER通过为每个用户分配专用策略技能，实现个性化推荐代理的自进化推理，实验表明其在四个公开基准上达到最优性能，证明个性化推理过程是推荐改进的新来源。
Planning by Simulation: Motion Planning with Learning-based Parallel Scenario Prediction for Autonomous Driving
通过模拟进行规划：基于学习的并行场景预测用于自动驾驶的运动规划
机构 * Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science, University of Twente（代尔夫特理工大学电子工程、数学与计算机科学学院） ； Department of Electrical Engineering, Wright State University（威斯汀大学电气工程系）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出一种基于学习的并行场景预测方法，用于自动驾驶中的运动规划，通过模拟可能场景并计算成本，平衡和剪枝不合理动作，提升安全性和规划效率。
Empowering Multi-Turn Tool-Integrated Agentic Reasoning with Group Turn Policy Optimization
通过群体回合策略优化增强多轮工具集成代理推理
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； AWS AI Labs（AWS人工智能实验室） ； NVIDIA ； Meta
专题命中 规划决策 ：agentic(title)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 本文提出GTPO算法，通过细粒度奖励、优势估计和自监督奖励塑造，提升大语言模型在多轮工具推理任务中的性能，优于GRPO并在常识推理和程序合成任务中表现更佳。
DAG-STL: A Hierarchical Framework for Zero-Shot Trajectory Planning under Signal Temporal Logic Specifications
DAG-STL：一种用于在信号临时逻辑规范下进行零样本轨迹规划的分层框架
机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（自动化与智能感知学院，上海交通大学，上海，中国） ； Institute of Artificial Intelligence, Xiamen University, Xiamen, China（人工智能研究院，厦门大学，厦门，中国）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出DAG-STL框架，通过分解-分配-生成流程实现零样本轨迹规划，结合动态一致性度量和分层在线重规划机制，在复杂任务中表现出色。
An Exact Algorithm for Public Transport Line Planning Considering Passenger and Operational Costs and Lost Demand
公共交通线路规划的精确算法：考虑乘客和运营成本及失去需求
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出一种精确算法，用于优化公共交通线路规划，考虑乘客时间和运营成本，通过动态扩展问题表示来提高求解效率。
Comments 49 pages
SYMBOLIZER: Symbolic Model-free Task Planning with VLMs
SYMBOLIZER：基于VLMs的符号模型无关任务规划
机构 * RWTH Aachen（亚琛理工大学） ； University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔人工智能与机器学习研究院）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出SYMBOLIZER框架，利用VLMs将图像转化为符号状态，结合启发式搜索实现跨领域任务规划，优于直接VLM规划并可与基于启发式的传统方法媲美。
Comments under review
PlanViz: Evaluating Planning-Oriented Image Generation and Editing for Computer-Use Tasks
PlanViz: 评估面向计算机使用任务的图像生成与编辑
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 PlanViz旨在评估图像生成与编辑在计算机使用任务中的表现，通过设计日常生活中常见的子任务，如路线规划、工作图示和网页与UI显示，提出任务自适应评分体系PlanScore以评估生成图像的正确性、视觉质量和效率。
Comments The main part of our paper: PlanViz Code is at: https://github.com/lijunxian111/PlanViz Supplementary material is at: https://github.com/lijunxian111/PlanViz/releases/tag/v1
UniDomain: Pretraining a Unified PDDL Domain from Real-World Demonstrations for Generalizable Robot Task Planning
UniDomain：从真实世界演示中预训练一个统一的PDDL领域以实现可泛化的机器人任务规划
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 UniDomain通过预训练统一的PDDL领域，结合机器人操作演示，实现可泛化的任务规划，实验显示其在零样本情况下任务成功率和计划优化度显著提升。
Comments Accepted at NeurIPS 2025
Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 38 (NeurIPS 2025)
GaLa: Hypergraph-Guided Visual Language Models for Procedural Planning
GaLa：基于超图的视觉语言模型用于程序规划
机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Chongqing Research Institute of HIT（重庆哈尔滨工业大学研究院）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 GaLa通过超图表示学习，有效捕捉物体间的隐含语义关系和功能区域的层次结构，提升多模态程序规划的性能。
Comments 14pages, 7figures
Journal ref ACL 2026(Findings)
A Comprehensive Test System for Transmission Expansion Planning: Modeling N-1 Contingencies and Multi-Loading Scenarios
一种综合的传输扩展规划测试系统：建模N-1故障和多负载场景
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出一种高压测试系统用于传输扩展规划，通过模拟不同负载场景下的正常与故障条件，验证了测试系统在不同负载下的可行性，并展示了多种扩展规划案例。
City-Wide Low-Altitude Urban Air Mobility: A Scalable Global Path Planning Approach via Risk-Aware Multi-Scale Cell Decomposition
城市级低空城市空中交通：一种通过风险感知多尺度单元分解的可扩展全局路径规划方法
机构 * 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） ； School of Aeronautics and Astronautics, Purdue University（普渡大学航空航天学院）
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出一种基于风险感知的多尺度单元分解方法，用于城市级低空城市空中交通的可扩展全局路径规划，通过动态平衡分辨率与计算速度，降低累计风险并减少计算时间。
Comments 6 pages
Learning a Non-linear Surrogate Model for Multistage Stochastic Transmission Planning
学习多阶段随机传输规划的非线性替代模型
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出混合机器学习-优化框架，通过训练替代神经网络降低多阶段随机传输规划的计算负担，实现近优投资成本和显著缩短计算时间。
Beyond the Townhall: Spatial Anchoring and LLM Agents for Scalable Participatory Urban Planning
超越市政厅：空间锚定与大语言模型代理用于可扩展的参与式城市规划
专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)
AI总结 本文提出一种可扩展的数字参与平台，通过空间锚定和大语言模型代理提升公众在可持续城市规划中的参与度，实验显示沉浸式展示提高了信息回忆并促进集体可持续发展反馈。
