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From 2D to 3D terrain-following area coverage path planning

从二维到三维地形跟随区域覆盖路径规划

Mogens Plessen

机构 * Findklein GmbH（Findklein公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种三维地形跟随区域覆盖路径规划算法，生成多个相邻路径，确保局部间距与工作宽度一致，同时投影距离与特定工作高度一致，并通过实际农业数据验证算法效果。

Comments 6 pages, 10 figures, 1 table, IEEE ICARSC 2026

Foundation Models for Trajectory Planning in Autonomous Driving: A Review of Progress and Open Challenges

自动驾驶轨迹规划中的基础模型：进展与开放挑战综述

Kemal Oksuz, Alexandru Buburuzan, Anthony Knittel, Yuhan Yao, Puneet K. Dokania

机构 * Five AI Ltd.（Five AI有限公司） ； Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世有限公司） ； United Kingdom（英国） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文综述了自动驾驶中基于基础模型的轨迹规划方法，分析了其架构设计、方法优势及局限性，并评估了37种最新方法的代码和数据集开放性。

Comments Accepted to TMLR (Survey Certification)

Efficient View Planning Guided by Previous-Session Reconstruction for Repeated Plant Monitoring

基于先前会话重建的高效视图规划用于重复植物监控

Sicong Pan, Luca Lobefaro, Moein Taherkhani, Xuying Huang, Rohit Menon, Cyrill Stachniss, Maren Bennewitz

机构 * Humanoid Robots Lab, University of Bonn（波恩大学人形机器人实验室） ； Lab for Photogrammetry and Robotics, University of Bonn（波恩大学摄影测量与机器人实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于先前会话重建的高效视图规划方法，通过重用前一次会话的3D模型提升当前会话的主动感知能力，减少执行视图数量和机器人路径长度。

Comments Submitted for review

Generation Expansion Planning with Upstream Supply Chain Constraints on Materials, Manufacturing, and Deployment

考虑材料、制造和部署的发电扩展规划

Boyu Yao, Andrey Bernstein, Yury Dvorkin

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种考虑上游供应链约束的发电扩展规划模型，通过分解算法解决MILP问题，案例研究表明供应链约束影响技术选择和投资决策，提高需求场景下投资成本。

Comments 16 pages, 10 figures

Journal ref IEEE Transactions on Energy Markets, Policy and Regulation, 2026

When Machines Join the Moral Circle: The Persona Effect of Generative AI Agents in Collaborative Reasoning

当机器加入道德圈：生成式AI代理在协作推理中的人格效应

Yueqiao Jin, Roberto Martinez-Maldonado, Wanruo Shi, Songjie Huang, Mingmin Zheng, Xinbin Han, Dragan Gasevic, Lixiang Yan

专题命中 规划决策 ：AI agent(title,abstract)

AI总结 研究探讨生成式AI代理在协作推理中对道德讨论的影响，发现支持性AI增强论证质量，而反对性AI扩大道德框架，表明AI队友能改变道德框架的分布与连接，而非单纯影响道德选择。

Unified Generation-Refinement Planning: Bridging Guided Flow Matching and Sampling-Based MPC for Social Navigation

统一的生成-细化规划：连接引导流匹配与基于模型的预测控制以实现社交导航

Kazuki Mizuta, Karen Leung

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种结合奖励引导条件流匹配与模型预测路径积分的统一生成-细化框架，以提升社交导航中安全、任务性能和计算时间的平衡。

Fast Path Planning for Autonomous Vehicle Parking with Safety-Guarantee using Hamilton-Jacobi Reachability

自主车辆安全停车的快速路径规划方法：基于Hamilton-Jacobi的双向A*

Xuemin Chi, Jun Zeng, Jihao Huang, Zhitao Liu, Hongye Su

机构 * State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Cyber-Systems（工业控制技术国家重点实验室，网络系统研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于Hamilton-Jacobi的双向A*算法，通过高阶可达性分析与低阶双向A*搜索结合，解决复杂停车场景，实现快速且安全的路径规划。

Comments accepted by IEEE Transactions on Vehicular Technology

Multi-Robot Learning-Informed Task Planning Under Uncertainty

多机器人学习引导的任务规划在不确定性下

Abhish Khanal, Abhishek Paudel, Hung Pham, Gregory J. Stein

机构 * Department of Computer Science, George Mason University（乔治·马歇尔大学计算机科学系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种多机器人规划方法，结合学习估计不确定环境因素与基于模型的长期协调规划，以高效完成复杂任务。

Comments 8 pages, 8 figures. Accepted at ICRA 2026

CICDWOA: A Collective Cognitive Sharing Whale Optimization Algorithm with Cauchy Inverse Cumulative Distribution for 2D/3D Path Planning and Engineering Design Problems

CICDWOA：一种基于柯西逆累积分布的集体认知共享鲸鱼优化算法，用于2D/3D路径规划和工程设计问题

Junhao Wei, Yanxiao Li, Seyedali Mirjalili, Dexing Yao, Yifu Zhao, Haochen Li, Xudong Ye, Zikun Li, Qingyang Xu, Baili Lu, Ngai Cheong, Dengcheng Yang, Sio-Kei Im, Yapeng Wang, Xu Yang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出CICDWOA算法，通过引入Good Nodes Set、集体认知共享机制和增强螺旋更新策略，提升全局探索与局部开发平衡，解决传统WOA早熟收敛和搜索多样性不足的问题。

Problem difficulty and waiting time shape the level of detail and temporal organization of visual strategies in human planning

问题难度和等待时间影响人类规划中视觉策略的细节和时间组织水平

Mattia Eluchans, Giovanni Pezzulo

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究探讨了问题难度和等待时间如何影响人类规划中视觉策略的细节和时间组织，发现难度增加视觉覆盖，时间影响执行中的重计划程度和目光路径一致性。

CeRLP: A Cross-embodiment Robot Local Planning Framework for Visual Navigation

CeRLP：一种面向视觉导航的跨体素机器人局部规划框架

Haoyu Xi, Mingao Tan, Xinming Zhang, Siwei Cheng, Shanze Wang, Yin Gu, Xiaoyu Shen, Wei Zhang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, P. R. China（上海交通大学计算机科学学院，上海，中华人民共和国） ； College of Information Science and Technology, Eastern Institute of Technology, Ningbo, P. R. China（信息科学与技术学院，东部技术研究所，宁波，中华人民共和国） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出CeRLP框架，通过统一几何表征和异构机器人适应，解决跨体素机器人视觉导航中的尺度模糊和异构问题，实验证明其在障碍物避障和导航任务中的有效性。

Planning Autonomous Vehicle Maneuvering in Work Zones Through Game-Theoretic Trajectory Generation

通过博弈论轨迹生成实现自动驾驶车辆在作业区的 maneuvering 规划

Mayar Nour, Atrisha Sarkar, Mohamed H. Zaki

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出博弈论框架用于生成自动驾驶车辆在作业区的轨迹，通过建模变道为车辆间的非合作博弈，平衡安全、进度和交通稳定性，减少冲突频率35%。

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

Unlabeled Multi-Robot Motion Planning with Improved Separation Trade-offs

未标记多机器人运动规划中的改进分离折中

Tsuri Farhana, Omrit Filtser, Shalev Goldshtein

机构 * Department of Computer Science, Ben Gurion University（本· Gurion大学计算机科学系） ； Department of Mathematics and Computer Science, The Open University of Israel（以色列开放大学数学与计算机科学系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种改进的多机器人运动规划算法，通过调整机器人与障碍物的分离距离，实现了更高效的路径规划，解决了密集环境下的分离折中问题。

CSSDF-Net: Safe Motion Planning Based on Neural Implicit Representations of Configuration Space Distance Field

CSSDF-Net：基于配置空间距离场的神经隐式表示的安全运动规划

Haohua Chen, Yixuan Zhou, Yifan Zhou, Hesheng Wang

机构 * IRMV Lab, Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University（IRMV实验室，自动化系，上海交通大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出CSSDF-Net，通过学习配置空间中的连续签名距离场，实现统一的安全性几何概念，结合安全约束轨迹优化和递推预测控制，支持零样本泛化和高效避障。

Accelerated Multi-Modal Motion Planning Using Context-Conditioned Diffusion Models

利用上下文条件扩散模型加速多模态运动规划

Edward Sandra, Lander Vanroye, Dries Dirckx, Ruben Cartuyvels, Jan Swevers, Wilm Decré

机构 * Department of Mechanical Engineering, KU Leuven（卢森堡鲁文大学机械工程系） ； Department of Computer Science, KU Leuven（卢森堡鲁文大学计算机科学系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出CAMPD模型，通过上下文感知的扩散模型实现高效的多模态运动规划，适用于多样场景且无需重新训练，展示出在未见环境中生成高质量轨迹的能力。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA 2026)

From Servers to Sites: Compositional Power Trace Generation of LLM Inference for Infrastructure Planning

从服务器到站点：LLM推理的组合功率轨迹生成用于基础设施规划

Grant Wilkins, Fiodar Kazhamiaka, Ram Rajagopal

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出通过组合功率轨迹生成方法，准确建模LLM推理的能耗，支持更精确的基础设施规划。

Trajectory Landscapes for Therapeutic Strategy Design in Agent-Based Tumor Microenvironment Models

基于轨迹景观的 agent 基础肿瘤微环境模型中治疗策略设计

Eric Cramer, Laura M. Heiser, Young Hwan Chang

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出利用 agent 基础模型生成轨迹集构建低维轨迹景观，结合概率马尔可夫状态模型和患者影像数据，设计基于模拟的治疗策略，适用于部分观测生物系统。

A Creative Agent is Worth a 64-Token Template

一个创意代理值得一个64-token模板

Ruixiao Shi, Fu Feng, Yucheng Xie, Xu Yang, Jing Wang, Xin Geng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China（1 南京大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University), Ministry of Education, China（2 教育部新一代人工智能技术及其跨学科应用关键实验室（东南大学）） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出CAT框架，通过创意令牌化提升文本到图像生成的创造力，实现3.7倍速度提升和4.8倍计算成本降低，生成图像更受人类偏好。

NavThinker: Action-Conditioned World Models for Coupled Prediction and Planning in Social Navigation

NavThinker: 用于社交导航中耦合预测与规划的行动条件世界模型

Tianshuai Hu, Zeying Gong, Lingdong Kong, XiaoDong Mei, Yiyi Ding, Qi Zeng, Ao Liang, Rong Li, Yangyi Zhong, Junwei Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 NavThinker通过结合行动条件世界模型与on-policy强化学习，解决社交导航中机器人动作与人类运动相互影响的耦合预测-规划问题，实现未来感知的导航状态对齐与路径规划。

Forecast-Aware Cooperative Planning on Temporal Graphs under Stochastic Adversarial Risk

面向随机对抗风险的时序图上协作规划

Manshi Limbu, Xuan Wang, Gregory J. Stein, Daigo Shishika, Xuesu Xiao

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种面向随机对抗风险的时序图协作规划框架，通过整合随机风险预测与前瞻性支持分配，有效降低团队总预期成本，接近理想规划器性能。

PAAMP: Polytopic Action-Set And Motion Planning for Long Horizon Dynamic Motion Planning via Mixed Integer Linear Programming

PAAMP：基于多边形动作集和混合整数线性规划的长时间动态运动规划

Akshay Jaitly, Siavash Farzan

机构 * Robotics Engineering Department, Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院机器人工程系） ； Electrical Engineering Department, California Polytechnic State University（加州州立大学弗雷斯诺分校电子工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出PAAMP方法，通过多边形动作集将长时间动态运动规划转化为混合整数线性规划问题，用于解决复杂动态系统中的运动规划与约束满足问题。

Comments Accepted to 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2024). 8 pages, 10 figures

Journal ref IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2024, pp. 7617-7624

Neural Radiance Maps for Extraterrestrial Navigation and Path Planning

神经辐射图用于外星导航和路径规划

Adam Dai, Shubh Gupta, Grace Gao

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出利用神经辐射场构建地图，用于自主导航中的路径规划，通过整合局部和全局信息，实现更高效的路径规划。

Comments Published in the Proceedings of the ION GNSS+ 2023 Conference

Full Stack Navigation, Mapping, and Planning for the Lunar Autonomy Challenge

月球自主性挑战的全栈导航、制图与规划

Adam Dai, Asta Wu, Keidai Iiyama, Guillem Casadesus Vila, Kaila Coimbra, Thomas Deng, Grace Gao

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种模块化全栈自主系统，用于月球表面导航与制图，在GNSS拒止和视觉挑战环境下，结合语义分割、立体视觉里程计、位图SLAM与分层规划控制，实现了厘米级定位精度和高保真制图。

Comments Published in the Proceedings of the ION GNSS+ 2025 conference

Contingency-Aware Planning via Certified Neural Hamilton-Jacobi Reachability

通过认证的神经哈密顿-雅可比可达性进行 contingency 意识规划

Kasidit Muenprasitivej, Derya Aksaray

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（电气与计算机工程系，东北大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种结合学习可达性与采样规划的多目标导航框架，利用FNO近似解算器解决高维HJ方程，提供理论安全保证并验证在Webots仿真中实时部署的性能。

Comments 9 pages, 4 figures

Echo Planning for Autonomous Driving: From Current Observations to Future Trajectories and Back

自动驾驶中的回声规划：从当前观测到未来轨迹及回溯

Jintao Sun, Hu Zhang, Gangyi Ding, Zhedong Zheng

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology, China（北京理工大学计算机科学与技术学院） ； CSIRO DATA61, Australia（澳大利亚CSIRO DATA61） ； Faculty of Science and Technology and Institute of Collaborative Innovation, University of Macau, Macau SAR, China（澳门大学科学与技术学院及协同创新研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出EchoP框架，通过建立当前-未来-当前循环，使轨迹预测与场景一致性协调。实验表明，该方法在nuScenes上减少L2误差并降低碰撞率，且在闭环评估中表现优异，无需额外监督。

Comments 12 pages, 4 figures

Minimum Exposure Motion Planning

最小暴露运动规划

Sarita de Berg, Joachim Gudmundsson, Peter Kramer, Christian Rieck, Sampson Wong

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文研究了平面中单位正方形机器人协调运动规划问题的多种变体，提出新的Min-Exposure目标函数，并给出了计算暴露最小调度的算法。

Comments 20 pages, 8 figures

Geometry-Aligned LLM Fine-Tuning for Sequential Narrow-Opening Planning

几何对齐的LLM微调用于序列狭窄开口规划

Al Jaber Mahmud, Xuan Wang

机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出几何对齐的LLM微调框架，通过多阶段狭窄开口序列规划实现长视距几何推理，采用失败驱动LoRA监督微调与GRPO优化提升路径可行性。

Comments 8 pages, 3 figures

Lessons from Real-World Deployment of a Cognition-Preserving Writing Tool: Students Actively Engage with Critical Thinking and Planning Affordances

从真实世界部署认知保留写作工具中的经验：学生主动参与批判性思维和规划 affordances

Yinuo Yang, Zheng Zhang, Ningzhi Tang, Xu Wang, Alex Ambrose, Nathaniel Myers, Patrick Clauss, Toby Jia-Jun Li

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文研究了AI写作工具VISAR在真实课堂中的应用，发现学生通过认知保留支架获得学习提升，且与写作质量、概念理解及批判性AI素养正相关。

Bridging Scene Generation and Planning: Driving with World Model via Unifying Vision and Motion Representation

弥合场景生成与规划：通过统一视觉与运动表示进行驾驶世界模型

Xingtai Gui, Meijie Zhang, Tianyi Yan, Wencheng Han, Jiahao Gong, Feiyang Tan, Cheng-zhong Xu, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门大学SKL-IOTSC、CIS） ； Afari Intelligent Drive（Afari智能驾驶） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出WorldDrive框架，通过统一视觉与运动表示弥合场景生成与规划之间的差距，利用轨迹感知驾驶世界模型和未来感知奖励器提升自动驾驶规划性能。

Comments 16 pages, 9 figures. The code is available at https://github.com/TabGuigui/WorldDrive

Surgical Robot, Path Planning, Joint Space, Riemannian Manifolds

手术机器人，路径规划，关节空间，黎曼流形

Yoshiki Yamamoto, Maina Sogabe, Shunichi Hirahara, Toshiki Kaisaki, Tetsuro Miyazaki, Kenji Kawashima

机构 * The University of Tokyo, Department of Information Physics and Computing（东京大学信息物理与计算系） ； The University of Tokyo, Department of Precision Engineering（东京大学精密工程系） ； National Institute of Informatics, Principles of Informatics Research Division（国家信息研究所信息原理研究部） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出在关节空间中利用黎曼流形进行路径规划，以解决手术机器人在非凹表面的运动限制问题，通过梯度下降法提高路径规划效率。

Comments 11 pages, 8 figures