AI Agent

Personalizing Agent Privacy Decisions via Logical Entailment

通过逻辑蕴含个性化代理隐私决策

James Flemings, Ren Yi, Octavian Suciu, Kassem Fawaz, Murali Annavaram, Marco Gruteser

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

AI总结 本文提出ARIEL框架，结合LLM与规则逻辑，实现结构化个性化隐私决策，实验显示其在适当判断的F1误差率上降低40.6%。

VIP-Loco: A Visually Guided Infinite Horizon Planning Framework for Legged Locomotion

VIP-Loco：一种基于视觉的无限 horizon 规划框架用于腿部运动

Aditya Shirwatkar, Satyam Gupta, Shishir Kolathaya

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 VIP-Loco结合视觉感知与强化学习，实现腿部机器人在复杂动态环境中的鲁棒运动规划，通过内部模型将本体状态与深度图像映射为紧凑的运动动力学特征，结合无限 horizon MPC提升适应性与结构化规划能力。

Comments 8 pages, 5 figures

Energy-Aware Integrated Proactive Maintenance Planning and Production Scheduling

面向能源的集成主动维护计划与生产调度

Hongliang Li, Herschel C. Pangborn, Ilya Kovalenko

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种分层双层控制框架，联合优化主动维护计划与运行时生产调度，考虑机器退化，以在考虑实时定价的条件下降低总运营成本并减少能源消耗。

NetSpatial: Spatially Conditional Traffic Generation for Cellular Planning and Operations

NetSpatial: 基于空间条件的蜂窝网络生成用于蜂窝规划与运营

Shiyuan Zhang, Jiale Du, Yuanwei Liu, Kaibin Huang, Hongyang Du

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 NetSpatial通过空间条件生成蜂窝网络流量，结合多模态城市数据，实现部署规划与运营决策，实验显示其在流量预测和能效方面有显著优势。

Comments 15 pages, 12 figures

Six Interventions for the Responsible and Ethical Implementation of Medical AI Agents

为医疗AI代理的负责任和伦理实施提出的六种干预措施

Tom Bisson, Henriette Voelker, Sanddhya Jayabalan, A John Iafrate, Jakob N Kather, Jochen K Lennerz

专题命中 规划决策 ：AI agent(title,abstract)

AI总结 本文提出六种干预措施，旨在通过伦理设计框架确保医疗AI代理在自主系统中维持医疗伦理核心原则。

Comments 7 pages, 1 figure

Machine Learning-Enabled Large-Scale Capacity Expansion Planning under Uncertainty

基于机器学习的不确定性下大规模容量扩展规划

Taehyeon Kwon, Anirudh Subramanyam

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出AutoSCEP方法，通过自动选择场景数量和运营时间跨度来估计生产成本，利用线性及神经代理模型提升规划效率，实验证明其在大规模系统中具有更高的优化精度。

ActionPlan: Future-Aware Streaming Motion Synthesis via Frame-Level Action Planning

ActionPlan：通过帧级动作规划实现未来感知的流式运动合成

Eric Nazarenus, Chuqiao Li, Yannan He, Xianghui Xie, Jan Eric Lenssen, Gerard Pons-Moll

机构 * Tübingen AI Center, University of Tübingen, Germany（图宾根人工智能中心，图宾根大学，德国） ； Max Planck Institute for Informatics, Saarland Informatics Campus, Germany（马克斯·普朗克信息研究所，萨尔兰信息校区，德国） 纠错

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

AI总结 ActionPlan通过帧级动作规划实现流式运动合成，结合语义和运动线索提升生成质量，实现实时流式生成与高质量离线生成的统一框架。

Comments Project page:https://coral79.github.io/ActionPlan/

Hierarchical Diffusion Motion Planning with Task-Conditioned Uncertainty-Aware Priors

分层扩散运动规划与任务条件化不确定性感知先验

Amelie Minji Kim, Anqi Wu, Ye Zhao

机构 * Institute for Robotics and Intelligent Machines (IRIM)（机器人与智能机器研究所） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； School of Computational Science and Engineering（计算科学与工程学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种分层扩散规划器，通过任务和运动结构直接嵌入噪声模型，利用高斯过程运动规划编码轨迹平滑性和任务语义，实验显示在迷宫和KUKA任务中表现更优。

Continuous-time optimal control for trajectory planning under uncertainty

在不确定性下的连续时间最优控制用于轨迹规划

Ange Valli, Shangyuan Zhang, Abdel Lisser

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种连续时间最优控制框架，用于生成具有不确定性的驾驶场景中的参考轨迹。通过将之前离散时间随机生成器扩展到连续时间，提高了生成器在实时环境中的鲁棒性，并展示了连续时间随机模型在捕捉不确定性方面的有效性。

Comments Postprint

Unifying Decision Making and Trajectory Planning in Automated Driving through Time-Varying Potential Fields

通过时变势场统一决策与轨迹规划在自动驾驶中

David Costa, Francesco Cerrito, Massimo Canale, Carlo Novara

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于时变人工势场的统一决策与局部轨迹规划框架，通过建模动态障碍物的预测运动来实现安全轨迹生成。

Agent-based macroeconomics for the UK's Seventh Carbon Budget

基于代理的英国第七碳预算宏观经济研究

Tom Youngman, Tim Lennox, M. Lopes Alves, Pirta Palola, Brendon Tankwa, Emma Bailey, Emilien Ravigne, Thijs Ter Horst, Benjamin Wagenvoort, Harry Lightfoot Brown, Jose Moran, Doyne Farmer

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文基于数据驱动的宏观经济代理模型，研究英国第七碳预算对经济增长、就业、通胀和不平等的影响，通过三个工作包推进政策制定工作。

Generalized Recognition of Basic Surgical Actions Enables Skill Assessment and Vision-Language-Model-based Surgical Planning

基本手术动作的通用识别促进技能评估和基于视觉-语言模型的手术规划

Mengya Xu, Daiyun Shen, Jie Zhang, Hon Chi Yip, Yujia Gao, Cheng Chen, Dillan Imans, Yonghao Long, Yiru Ye, Yixiao Liu, Rongyun Mai, Kai Chen, Hongliang Ren, Yutong Ban, Guangsuo Wang, Francis Wong, Chi-Fai Ng, Kee Yuan Ngiam, Russell H. Taylor, Daguang Xu, Yueming Jin, Qi Dou

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出包含10种基本手术动作的大型数据集，开发了新的基础模型以实现基本动作的通用识别，并展示了其在手术技能评估和手术规划中的应用。

Comments 34 pages, 8 figures

COAD: Constant-Time Planning for Continuous Goal Manipulation with Compressed Library and Online Adaptation

COAD：基于压缩库和在线适应的连续目标操纵的常数时间规划

Adil Shiyas, Zhuoyun Zhong, Constantinos Chamzas

机构 * Department of Robotics Engineering, Worcester Polytechnic Institute (WPI)（机器人工程系，沃斯特理工学院（WPI）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 COAD通过压缩库和在线适应实现连续目标参数化任务空间的常数时间规划，减少运动库规模并提升规划效率与路径质量。

Comments Adil Shiyas and Zhuoyun Zhong contributed equally to this work

CalliMaster: Mastering Page-level Chinese Calligraphy via Layout-guided Spatial Planning

CalliMaster：通过布局引导的空间规划掌握页面级中文书法

Tianshuo Xu, Tiantian Hong, Zhifei Chen, Fei Chao, Ying-cong Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Faculty of Engineering and IT, University of Technology Sydney（悉尼大学工程与信息学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出CalliMaster框架，通过解耦空间规划与内容合成，解决页面级书法生成中精度与布局的平衡问题，支持可控生成与编辑，扩展至文物修复与鉴定。

A Neuro-Symbolic Framework Combining Inductive and Deductive Reasoning for Autonomous Driving Planning

一种结合归纳推理与演绎推理的神经符号框架用于自动驾驶规划

Hongyan Wei, Wael AbdAlmageed

机构 * Clemson University（克莱姆森大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种神经符号框架，结合归纳与演绎推理提升自动驾驶规划的透明性和安全性，在nuScenes基准中优于现有方法。

Comments Under review. 16 pages, 2 figures

NavForesee: A Unified Vision-Language World Model for Hierarchical Planning and Dual-Horizon Navigation Prediction

NavForesee: 一种统一的视觉-语言世界模型用于分层规划和双时间尺度导航预测

Fei Liu, Shichao Xie, Minghua Luo, Zedong Chu, Junjun Hu, Xiaolong Wu, Mu Xu

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 NavForesee通过统一的视觉-语言模型实现分层规划和双时间尺度导航预测，结合任务分解与环境预测，提升复杂场景下的导航能力。

Emergency-Aware and Frequency-Constrained HVDC Planning for A Multi-Area Asynchronously Interconnected Grid

面向多区域异步互联电网的紧急意识与频率约束的高压直流规划

Yiliu He, Haiwang Zhong, Grant Ruan, Yan Xu, Chongqing Kang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种考虑紧急情况和频率约束的HVDC规划方法，用于优化多区域异步互联电网中区域间HVDC联络线的容量，以提升频率安全性和经济效率。

Coupling Tensor Trains with Graph of Convex Sets: Effective Compression, Exploration, and Planning in the C-Space

张量张量与凸集图的耦合：在C空间中实现有效的压缩、探索与规划

Gerhard Reinerth, Riddhiman Laha, Marcello Romano

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 TANGO通过结合张量压缩与图优化，在C空间中实现高效、几何感知的运动规划，提升轨迹生成的质量和效率。

Comments 8 pages, 10 figures, accepted paper for ICRA2026

SVLL: Staged Vision-Language Learning for Physically Grounded Embodied Task Planning

SVLL：分阶段视觉-语言学习用于物理基础的具身任务规划

Yuyuan Yang, Junkun Hong, Hongrong Wang, Honghao Cai, Xunpeng Ren, Ge Wang, Mingcong Lei, Shenhao Yan, Jiahao Yang, Chengsi Yao, Xi Li, Yiming Zhao, Yatong Han, Jinke Ren

机构 * FNii-Shenzhen, CUHKSZ（FNii深圳，CUHKSZ） ； SSE, CUHKSZ（SSE，CUHKSZ） ； SAI, CUHKSZ（SAI，CUHKSZ） ； Shenzhen University（深圳大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； Ising AI 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 SVLL 通过分阶段学习和 Bias-DPO 对齐目标，实现稳健的物理基础具身任务规划，提升任务成功率并减少物理约束违规。

Senna-2: Aligning VLM and End-to-End Driving Policy for Consistent Decision Making and Planning

Senna-2：对齐视觉语言模型与端到端驾驶策略以实现一致的决策与规划

Yuehao Song, Shaoyu Chen, Hao Gao, Yifan Zhu, Weixiang Yue, Jialv Zou, Bo Jiang, Zihao Lu, Yu Wang, Qian Zhang, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science & Technology（华中科技大学） ； Horizon Robotics 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 Senna-2通过三阶段训练范式对齐视觉语言模型与端到端驾驶策略，提升决策与规划的一致性，增强驾驶安全性和效率。

Comments 15 pages, 8 figures. Project page: https://ambitious-idiot.github.io/senna2-project

IDSelect: A RL-Based Cost-Aware Selection Agent for Video-based Multi-Modal Person Recognition

IDSelect: 一种基于强化学习的成本感知选择代理用于基于视频的多模态人识别

Yuyang Ji, Yixuan Shen, Kien Nguyen, Lifeng Zhou, Feng Liu

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 IDSelect 通过强化学习选择最优模型提升多模态人识别的效率与准确度，实验显示其在计算资源上显著优于现有方法。

Cybo-Waiter: A Physical Agentic Framework for Humanoid Whole-Body Locomotion-Manipulation

Cybo-Waiter：一个人形全身体态运动- manipulation的物理代理框架

Peng Ren, Haoyang Ge, Chuan Qi, Cong Huang, Hong Li, Jiang Zhao, Pei Chi, Kai Chen

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

AI总结 Cybo-Waiter提出了一种人形全身体态运动-操作的物理代理框架，通过多对象3D几何监督和条件诊断提升任务执行的鲁棒性与稳定性。

Path Planning for Sound Speed Profile Estimation

声速剖面估计的路径规划

Ludvig Lindström, Tadas Paskevicius, Andreas Jakobsson, Isaac Skog

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出利用AUV结合CTD和TL测量，通过无迹卡尔曼滤波和递推时间规划策略，实现水下声速剖面的高精度估计，提升声学系统环境表征能力。

Comments Submitted to FUSION 2026, Trondheim, 6 pages, 7 figures,

EyeAgent: An Agentic AI System for Multimodal Clinical Decision Support in Ophthalmology

EyeAgent：一种用于眼科多模态临床决策支持的智能AI系统

Danli Shi, Xiaolan Chen, Bingjie Yan, Weiyi Zhang, Pusheng Xu, Jiancheng Yang, Ruoyu Chen, Siyu Huang, Bowen Liu, Xinyuan Wu, Meng Xie, Ziyu Gao, Yue Wu, Senlin Lin, Kai Jin, Xia Gong, Yih Chung Tham, Xiujuan Zhang, Li Dong, Yuzhou Zhang, Jason Yam, Guangming Jin, Xiaohu Ding, Haidong Zou, Yalin Zheng, Zongyuan Ge, Mingguang He

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 EyeAgent通过整合53种眼科工具提升诊断准确率，实现多模态临床决策支持，为眼科AI系统提供新范式。

Comments 28 pages, 5 figures

REALM: An MLLM-Agent Framework for Open World 3D Reasoning Segmentation and Editing on Gaussian Splatting

REALM：一种用于高斯点划法上开放世界3D推理分割和编辑的MLLM-代理框架

Changyue Shi, Minghao Chen, Yiping Mao, Chuxiao Yang, Xinyuan Hu, Jiajun Ding, Zhou Yu

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 REALM通过MLLM-代理框架实现开放世界3D推理分割和编辑，支持多种3D交互任务。

Comments CVPR 2026 Accepted

Open-World Task and Motion Planning via Vision-Language Model Generated Constraints

开放世界任务与运动规划 via 视觉-语言模型生成的约束

Nishanth Kumar, William Shen, Fabio Ramos, Dieter Fox, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling, Caelan Reed Garrett

机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； MIT CSAIL 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出OWL-TAMP方法，通过整合视觉-语言模型生成的约束，提升开放世界任务与运动规划的性能，实现对自然语言目标的处理能力。

Comments A version of this paper appears in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) Volume 11, Issue 3

LAP: A Language-Aware Planning Model For Procedure Planning In Instructional Videos

LAP：一种语言感知的规划模型用于教学视频中的过程规划

Lei Shi, Victor Aregbede, Andreas Persson, Martin Längkvist, Amy Loutfi, Stephanie Lowry

机构 * Örebro University（奥雷布罗大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 LAP通过利用语言描述提升过程规划的准确性，实现教学视频中动作序列的高效生成。

Revisiting Replanning from Scratch: Real-Time Incremental Planning with Fast Almost-Surely Asymptotically Optimal Planners

重新审视从零开始的重规划：使用快速几乎肯定渐近最优规划器的实时增量规划

Mitchell E. C. Sabbadini, Andrew H. Liu, Joseph Ruan, Tyler S. Wilson, Zachary Kingston, Jonathan D. Gammell

机构 * Estimation, Search, and Planning (ESP) Research Group, Queen’s University（估计、搜索与规划研究组，女王大学） ； CoMMA Lab, Department of Computer Science, Purdue University（CoMMA实验室，计算机科学系，普渡大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出使用快速几乎肯定渐近最优规划算法，通过模拟实验展示了其在实时增量规划中的有效性，能够有效应对变化障碍物环境。

Comments IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026, 8 pages, 5 figures, 1 table. A video of this work can be found at https://www.youtube.com/watch?v=XaZrFy8wGZs

Adaptive Robust Optimization for European Electricity System Planning Considering Regional Dunkelflaute Events

适应性稳健优化用于考虑区域黑暗无风事件的欧洲电力系统规划

Maximilian Bernecker, Smaranda Sgarciu, Xiaoming Kan, Mehrnaz Anvari, Iegor Riepin, Felix Müsgens

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究通过适应性稳健优化方法，分析了区域黑暗无风事件对欧洲电力系统规划的影响，发现系统成本随事件地理范围扩大非线性上升，需协调政策以提升系统韧性。

Comments Code and data can be found on github: https://github.com/bernemax/ARO_Dunkelflaute_Europe

ImpedanceDiffusion: Diffusion-Based Global Path Planning for UAV Swarm Navigation with Generative Impedance Control

阻抗扩散：基于扩散的全局路径规划用于无人机群导航的生成阻抗控制

Faryal Batool, Yasheerah Yaqoot, Muhammad Ahsan Mustafa, Roohan Ahmed Khan, Aleksey Fedoseev, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Center for Digital Engineering, Skolkovo Institute of Science and Technology（智能空间机器人实验室，数字工程中心，斯克尔科夫科学与技术研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 ImpedanceDiffusion通过结合扩散模型和人工势场跟踪，实现无人机群在复杂环境中的可靠路径规划与自适应阻抗控制。

Comments This is paper is under review