AI Agent

MoWM: Mixture-of-World-Models for Embodied Planning via Latent-to-Pixel Feature Modulation

MoWM: 通过潜在到像素特征调制的混合世界模型实现具身规划

Yangcheng Yu, Xin Jin, Yu Shang, Xin Zhang, Haisheng Su, Wei Wu, Yong Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Manifold AI ； 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 MoWM通过融合潜在世界模型与像素特征，提升具身规划中动作解码的精度与泛化能力。

Can occupant behaviors affect urban energy planning? Distributed stochastic optimization for energy communities

occupant behaviors 是否会影响城市能源规划？面向能源社区的分布式随机优化

Julien Leprince, Amos Schledorn, Daniela Guericke, Dominik Franjo Dominkovic, Henrik Madsen, Wim Zeiler

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文通过分布式随机优化方法，研究 occupant 行为对城市能源规划的影响，揭示了 occupant 行为是影响能源社区规划的主要不确定性因素。

UniPlan: Vision-Language Task Planning for Mobile Manipulation with Unified PDDL Formulation

UniPlan: 为移动操作统一PDDL形式的视觉-语言任务规划

Haoming Ye, Yunxiao Xiao, Cewu Lu, Panpan Cai

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 UniPlan通过统一PDDL形式实现视觉-语言任务规划，提升大规模室内移动操作的规划效率和效果。

MomaGraph: State-Aware Unified Scene Graphs with Vision-Language Model for Embodied Task Planning

MomaGraph: 体感任务规划中的状态感知统一场景图

Yuanchen Ju, Yongyuan Liang, Yen-Jen Wang, Nandiraju Gireesh, Yuanliang Ju, Seungjae Lee, Qiao Gu, Elvis Hsieh, Furong Huang, Koushil Sreenath

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 MomaGraph通过统一场景图与强化学习模型，实现家庭环境中体感任务规划的高效任务规划与场景理解。

Comments 25 pages, 10 figures. Project page:https://hybridrobotics.github.io/MomaGraph/

Feasibility-Guided Planning over Multi-Specialized Locomotion Policies

多专业运动策略的可行性引导规划

Ying-Sheng Luo, Lu-Ching Wang, Hanjaya Mandala, Yu-Lun Chou, Guilherme Christmann, Yu-Chung Chen, Yung-Shun Chan, Chun-Yi Lee, Wei-Chao Chen

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； Inventec Corporation（Inventec公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种可行性引导的规划框架，整合多个地形特定策略，通过Feasibility-Net预测可行性张量，实现高效可靠的路径规划。

Comments ICRA 2026

DeepPrep: An LLM-Powered Agentic System for Autonomous Data Preparation

DeepPrep: 一种基于大语言模型的自主数据准备代理系统

Meihao Fan, Ju Fan, Yuxin Zhang, Shaolei Zhang, Xiaoyong Du, Jie Song, Peng Li, Fuxin Jiang, Tieying Zhang, Jianjun Chen

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 DeepPrep通过基于树状代理推理和渐进式训练框架，实现高效且准确的数据准备，相比闭源模型具有更低的成本和更广的适用性。

Vision-Centric 4D Occupancy Forecasting and Planning via Implicit Residual World Models

基于隐式残差世界模型的视觉导向4D占用预测与规划

Jianbiao Mei, Yu Yang, Xuemeng Yang, Licheng Wen, Jiajun Lv, Botian Shi, Yong Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出IR-WM，通过隐式残差世界模型提升自动驾驶中的4D占用预测与轨迹规划精度。

Comments ICRA 2026

Universal Solvability for Robot Motion Planning on Graphs

图上机器人运动规划的通用可解性

Anubhav Dhar, Pranav Nyati, Tanishq Prasad, Ashlesha Hota, Sudeshna Kolay

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究图上机器人运动规划的通用可解性问题，提出了一种高效算法及增强方法，解决了配置可达性和图增强的优化问题。

Comments accepted to AAMAS 2026

Airspace-aware Contingency Landing Planning

具有空域意识的应急着陆规划

H. Emre Tekaslan, Ella M. Atkins

机构 * Virginia Polytechnic Institute and State University（弗吉尼亚理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种实时应急着陆规划器，通过结合空域和地面风险评估，减少交通干扰并提高着陆效率。

Admittance-Based Motion Planning with Vision-Guided Initialization for Robotic Manipulators in Self-Driving Laboratories

基于阻抗的运动规划与视觉引导初始化用于自动驾驶实验室中的机械臂

Shifa Sulaiman, Tobias Jensen, Francesco Schetter, Simon Bøgh

机构 * Department of Electronics Systems, Aalborg University（电子系统系，奥尔堡大学） ； Department of Information Technology and Electrical Engineering, Università degli Studi di Napoli Federico II（信息科技与电气工程系，那不勒斯费迪里奇二世大学） 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阻抗控制的运动规划方法，结合视觉引导初始化，实现机械臂在自动驾驶实验室中的自适应和安全操作。

Decision-dependent Robust Charging Infrastructure Planning for Light-duty Truck Electrification at Industrial Sites

面向工业场地轻型卡车电动化的决策依赖稳健充电基础设施规划

Yifu Ding, Ruicheng Ao, Pablo Duenas-Martinez, Thomas Magnanti

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种面向工业场地轻型卡车电动化的决策依赖稳健充电基础设施规划方法，通过机器学习和稳健优化技术，优化充电设施选址与调度，以减少温室气体排放。

REACT: Real-time Entanglement-Aware Coverage Path Planning for Tethered Underwater Vehicles

REACT：用于系留水下机器人的实时纠缠感知覆盖路径规划

Abdelhakim Amer, Mohit Mehindratta, Yury Brodskiy, Bilal Wehbe, Erdal Kayacan

机构 * Artificial Intelligence in Robotics Laboratory (AiR Lab), Department of Electrical and Computer Engineering, Aarhus University（人工智能机器人实验室（AiR实验室），电气与计算机工程系，阿arhus大学） ； NestAI ； EIVA a/s（EIVA公司） ； Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)（德国人工智能研究中心（DFKI）） ； Automatic Control Group, Department of Electrical Engineering and Information Technology, Paderborn University（自动控制组，电气工程与信息科技系，帕德博恩大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 REACT通过实时纠缠感知覆盖路径规划，实现了安全高效的水下结构检查，比传统方法快20%完成任务。

Comments Accepted for publication at International Conference on Robotics & Automation 2026

Weaver: End-to-End Agentic System Training for Video Interleaved Reasoning

Weaver：用于视频交织推理的端到端代理系统训练

Yudi Shi, Shangzhe Di, Qirui Chen, Qinian Wang, Jiayin Cai, Xiaolong Jiang, Yao Hu, Weidi Xie

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 Weaver通过端到端训练多模态推理代理系统，提升视频推理任务在长视频处理上的性能。

From Sands to Mansions: Towards Automated Cyberattack Emulation with Classical Planning and Large Language Models

从沙子到豪宅：迈向自动化网络攻击仿真的方法：经典规划与大语言模型

Lingzhi Wang, Zhenyuan Li, Yi Jiang, Zhengkai Wang, Xiangmin Shen, Wei Ruan, Yan Chen

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出Aurora系统，结合经典规划与大语言模型，实现自动化网络攻击仿真，生成大规模数据集并验证其在入侵检测系统中的有效性。

Comments This is the author-accepted version of a paper accepted at the Applied Cryptography and Network Security (ACNS 2026)

SAP-CoPE: Social-Aware Planning using Cooperative Pose Estimation with Infrastructure Sensor Nodes

SAP-CoPE：基于基础设施传感器节点的社交意识规划使用协作姿态估计

Minghao Ning, Yufeng Yang, Shucheng Huang, Jiaming Zhong, Keqi Shu, Chen Sun, Ehsan Hashemi, Amir Khajepour

机构 * Mechanical and Mechatronics Eng. Department, University of Waterloo（机械与机电工程系，滑铁库大学） ； Department of Data and Systems Engineering, University of Hong Kong（数据与系统工程系，香港大学） ； Mechanical Engineering Department, University of Alberta（机械工程系，阿尔伯塔大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 SAP-CoPE通过结合协作基础设施、3D人体姿态估计和基于MPC的社会意识运动规划，实现了在人类密集环境中自主系统的社会意识轨迹生成。

Comments This paper has been submitted to the IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

EgoActor: Grounding Task Planning into Spatial-aware Egocentric Actions for Humanoid Robots via Visual-Language Models

EgoActor: 通过视觉语言模型将任务规划接地于空间感知的自我中心动作以实现人形机器人

Yu Bai, MingMing Yu, Chaojie Li, Ziyi Bai, Xinlong Wang, Börje F. Karlsson

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 EgoActor通过视觉语言模型将高层任务指令转化为精确的空间感知动作，实现人形机器人在真实和模拟环境中的稳健任务规划与运动执行。

Path Planning for Aerial Relays via Probabilistic Roadmaps

通过概率路网进行空中中继的路径规划

Pham Q. Viet, Daniel Romero

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于概率路网的空中中继路径规划框架，通过空间离散化和概率分布优化，解决飞行约束和信道模型的问题，提升路径规划的最优性和计算效率。

GeneralVLA: Generalizable Vision-Language-Action Models with Knowledge-Guided Trajectory Planning

GeneralVLA：具备知识引导轨迹规划的通用视觉-语言-动作模型

Guoqing Ma, Siheng Wang, Zeyu Zhang, Shan Yu, Hao Tang

机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 GeneralVLA通过知识引导轨迹规划，实现无需真实数据或示范的通用视觉-语言-动作模型，提升机器人零样本操作和数据生成能力。

GenMRP: A Generative Multi-Route Planning Framework for Efficient and Personalized Real-Time Industrial Navigation

GenMRP：一种生成式多路径规划框架，用于高效且个性化的实时工业导航

Chengzhang Wang, Chao Chen, Jun Tao, Tengfei Liu, He Bai, Song Wang, Longfei Xu, Kaikui Liu, Xiangxiang Chu

机构 * Amap, Alibaba Group（阿里的地图公司） ； 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 GenMRP通过生成式多路径规划框架实现高效且个性化的实时工业导航，结合骨架到毛细血管方法和校正增强策略，提升路径规划的效率与多样性。

Cross-Frequency Bispectral EEG Analysis of Reach-to-Grasp Planning and Execution

跨频率双谱EEG分析抓取计划与执行

Sima Ghafoori, Anna Cetera, Ali Rabiee, MH Farhadi, Rahul Singh, Mariusz Furmanek, Yalda Shahriari, Reza Abiri

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究通过跨频率双谱EEG分析，揭示了运动计划与执行阶段中非线性耦合的差异，展示了双谱分析在抓取行为中的应用价值。

Comments manuscript is 34 pages, 6 figures, 2 tables, journal -- supplementary material is 9 pages, 3 figures, 1 table

CoolPath Tool: A Thermal Comfort Path Planning Tool for Urban Mobility

CoolPath 工具：面向城市出行的热舒适路径规划工具

Aditya Patel, Naveen Sudharsan, Trevor Brooks, Harsh Kamath, Dru Crawley, Marc Coudert, Zach Baumer, Dev Niyogi

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 CoolPath 工具通过热舒适指数规划步行和骑行路线，减少高温对行人的影响，提升城市出行安全性和健康效益。

Comments 12 pages, 2 figures

Exploring the Role of Tracing in AI-Supported Planning for Algorithmic Reasoning

探索在AI支持的规划中追踪的作用：用于算法推理

Yoshee Jain, Heejin Do, Zihan Wu, April Yi Wang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究探讨了在AI支持的规划中使用追踪对算法推理的影响，发现追踪促使学习者转向目标导向的推理，并提高了部分正确解决方案的一致性，但未显著影响反馈质量。

Comments 14 pages, 5 figures, 2 tables

Fast Near Time-Optimal Motion Planning for Holonomic Vehicles in Structured Environments

结构化环境中轮式车辆近时间最优运动规划的快速方法

Louis Callens, Bastiaan Vandewal, Ibrahim Ibrahim, Jan Swevers, Wilm Decré

机构 * MECO research team, department of Mechanical Engineering（MECO研究团队，机械工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种快速高效的基于优化的方法，用于在结构化环境中为全向车辆生成近时间最优轨迹，通过启发式选择的运动原语和优化问题实现高效计算。

Scene-Adaptive Motion Planning with Explicit Mixture of Experts and Interaction-Oriented Optimization

场景自适应运动规划与显式专家混合及交互导向优化

Hongbiao Zhu, Liulong Ma, Xian Wu, Xin Deng, Xiaoyao Liang

机构 * Automotive New Technology Research Institute, BYD Company Limited（比亚迪公司自动驾驶新技术研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出EMoE-Planner，通过显式专家混合和交互导向优化，解决复杂城市环境中自主驾驶轨迹规划的多模态、场景多样性和环境交互问题，实现超越传统规则算法的性能。

Comments Main text 10 pages with 7 figures

DWIM: Towards Tool-aware Visual Reasoning via Discrepancy-aware Workflow Generation & Instruct-Masking Tuning

DWIM: 向工具感知的视觉推理迈进：通过差异感知的工作流生成与指令遮蔽微调

Fucai Ke, Vijay Kumar B G, Xingjian Leng, Zhixi Cai, Zaid Khan, Weiqing Wang, Pari Delir Haghighi, Hamid Rezatofighi, Manmohan Chandraker

专题命中 规划决策 ：workflow(title,abstract)

AI总结 DWIM通过差异感知的工作流生成与指令遮蔽微调，提升工具感知的视觉推理性能。

Comments ICCV 2025

Journal ref In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 2025

Scientific Machine Learning for Resilient EV-Grid Planning and Decision Support Under Extreme Events

极端事件下面向韧性电动汽车-电网规划与决策支持的科学机器学习

Yifan Wang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种科学机器学习框架，通过物理信息知识传递提升电动汽车-电网在极端事件下的韧性，减少积压并限制电网压力。

Comments 15 pages, 12 figures

Parameterized Algorithms for Coordinated Motion Planning: Minimizing Energy

参数化算法用于协调运动规划：最小化能量

Argyrios Deligkas, Eduard Eiben, Robert Ganian, Iyad Kanj, M. S. Ramanujan

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出参数化算法解决协调运动规划问题，通过最小化能量，证明了在特定参数下的可处理性。

ReloPush-BOSS: Optimization-guided Nonmonotone Rearrangement Planning for a Car-like Robot Pusher

ReloPush-BOSS: 基于优化的非单调重排规划用于车式机器人推手

Jeeho Ahn, Christoforos Mavrogiannis

机构 * Department of Robotics, University of Michigan（机器人系，密歇根大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 ReloPush-BOSS通过优化预重排和深度优先搜索，实现高效非单调重排规划，适用于密集障碍环境中的车式机器人推手任务。

Comments Preprint of final version, accepted to RA-L 2026

Adaptive Cost-Map-based Path Planning in Partially Unknown Environments with Movable Obstacles

在部分未知环境中基于自适应成本图的路径规划

Liviu-Mihai Stan, Ranulfo Bezerra, Shotaro Kojima, Tsige Tadesse Alemayoh, Satoshi Tadokoro, Masashi Konyo, Kazunori Ohno

机构 * Graduate School of Information Sciences, Tohoku University（东京大学信息科学研究生院） ； Tough Cyberphysical AI Research Center, Tohoku University（东京大学 Tough 联合人工智能研究中心） ； Sorbonne University（索邦大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种自适应成本图路径规划方法，通过识别可移动障碍物提升机器人在非结构化环境中的导航能力。

Pedestrian-Aware Motion Planning for Autonomous Driving in Complex Urban Scenarios

面向复杂城市场景的行人感知自主驾驶运动规划

Korbinian Moller, Truls Nyberg, Jana Tumova, Johannes Betz

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种结合社会力原理和风险感知的运动规划算法，用于解决复杂城市环境中自动驾驶车辆与行人交互的安全高效规划问题。

Comments 13 Pages. Submitted to the IEEE Transactions on Intelligent Vehicles

Journal ref IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems, vol. 7, pp. 365-378, 2026