AI Agent

LLM-Driven Scenario-Aware Planning for Autonomous Driving

基于大语言模型的场景感知规划用于自动驾驶

He Li, Zhaowei Chen, Rui Gao, Guoliang Li, Qi Hao, Shuai Wang, Chengzhong Xu

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究所） ； 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 本文提出LAP，一种基于大语言模型的自适应规划方法，通过场景理解与联合优化实现自动驾驶中的高速与精确驾驶平衡。

BAP-SRL: Bayesian Adaptive Priority Safe Reinforcement Learning for Vehicle Motion Planning at Mixed Traffic Intersections

BAP-SRL：基于贝叶斯自适应优先安全强化学习的车辆混合交通交叉口运动规划

Yuansheng Lian, Ke Zhang, Yaming Guo, Shen Li, Meng Li

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 BAP-SRL通过贝叶斯自适应优先安全强化学习方法，提升自动驾驶车辆在混合交通交叉口的安全性和决策效率。

A Human-Centred AI System for Multi-Actor Planning and Collaboration in Family Learning

面向家庭学习多主体规划与协作的人机协同AI系统

Si Chen, Jingyi Xie, Yao Li, Ya-Fang Lin, He Zhang, Ge Wang, Gaojian Huang, Rui Yu, Ronald Anthony Metoyer, Ting Hua, Nitesh Chawla

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出ParPal系统，通过分解学习目标并分配任务给照顾者，提升家庭学习中的协作效率，揭示当前LLM在教育知识和现实约束处理上的局限性。

SegRap2025: A Benchmark of Gross Tumor Volume and Lymph Node Clinical Target Volume Segmentation for Radiotherapy Planning of Nasopharyngeal Carcinoma

SegRap2025：鼻咽癌放疗计划中GTV和淋巴结临床靶区体积分割的基准测试

Jia Fu, Litingyu Wang, He Li, Zihao Luo, Huamin Wang, Chenyuan Bian, Zijun Gao, Chunbin Gu, Xin Weng, Jianghao Wu, Yicheng Wu, Jin Ye, Linhao Li, Yiwen Ye, Yong Xia, Elias Tappeiner, Fei He, Abdul qayyum, Moona Mazher, Steven A Niederer, Junqiang Chen, Chuanyi Huang, Lisheng Wang, Zhaohu Xing, Hongqiu Wang, Lei Zhu, Shichuan Zhang, Shaoting Zhang, Wenjun Liao, Guotai Wang

机构 * School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学机械与电子工程学院） ； Department of Radiation Oncology, Sichuan Cancer Center, Radiation Oncology Key Laboratory of Sichuan Province, Sichuan Clinical Research Center for Cancer, Sichuan Cancer Hospital and Institute, University of Electronic Science and Technology of China（四川省肿瘤医院放射肿瘤科） ； Shanghai AI Lab, Shanghai, China（上海人工智能实验室） ； The Affiliated Hospital of Qingdao University, Qingdao, China（青岛大学附属医院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Faculty of Information Technology, Monash University, Melbourne, Australia（墨尔本大学信息科技学院） ； Department of Computing and Department of Brain Sciences, Imperial College London, United Kingdom（伦敦帝国理工学院计算机系和脑科学系） ； School of Computer Science and Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi'an, China（西北工业大学计算机科学与工程学院） ； UMIT Tirol - Private University for Health Sciences and Health Technology, Austria（蒂罗尔大学（私人健康科学与健康技术大学）） ； School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信工程学院） ； National Heart and Lung Institute, Imperial College London, London, United Kingdom（伦敦帝国理工学院国家心脏和肺研究所） ； Hawkes Institute, Department of Computer Science, University College London, London, United Kingdom（伦敦大学学院霍克斯研究所） ； Shanghai MediWorks Precision Instruments Co., Ltd., China（上海 MediWorks 精密仪器有限公司） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Department of Systems Hub, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), Guangzhou, China（香港科技大学（广州）系统中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 SegRap2025旨在通过多中心、多模态的基准测试提升鼻咽癌放疗计划中GTV和LN CTV分割的通用性和鲁棒性。

Just in time Informed Trees: Manipulability-Aware Asymptotically Optimized Motion Planning

及时知情树：面向可 manipulability 的渐进优化运动规划

Kuanqi Cai, Liding Zhang, Xinwen Su, Kejia Chen, Chaoqun Wang, Sami Haddadin, Alois Knoll, Arash Ajoudani, Luis Figueredo

机构 * Human-Robot Interfaces and Interaction(HRI2), Istituto Italiano Di Tecnologia (IIT)（人机交互（HRI2），意大利技术研究所（IIT）） ； Swiss Federal Technology Institute of Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院（EPFL）） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； School of Control Science and Engineering, Shandong University（控制科学与工程学院，山东大学） ； School of Computer Science, University of Nottingham, UK（计算机科学学院，诺丁汉大学（英国）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 JIT*算法通过两个核心模块提升运动规划效率，优化路径发现并减少奇异点风险，适用于高维机器人路径规划。

Agent-based Modeling meets the Capability Approach for Human Development: Simulating Homelessness Policy-making

基于代理建模的才能方法在人类发展中的应用：模拟无家可归者政策制定

Alba Aguilera, Nardine Osman, Georgina Curto

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出基于代理建模与才能方法结合的框架，用于模拟无家可归者政策制定，评估政策对人们能力扩展的影响。

Self-Reconfiguration Planning for Deformable Quadrilateral Modular Robots

可变形四边形模块化机器人的自重构规划

Jie Gu, Hongrun Gao, Zhihao Xia, Yirun Sun, Chunxu Tian, Dan Zhang

机构 * Institute of AI and Robotics, Academy for Engineering & Technology, Fudan University（人工智能与机器人研究所，工程与技术学院，复旦大学） ； Department of Mechanical Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（机械工程系，香港理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种针对可变形四边形模块化机器人的自重构规划算法，通过虚拟图和依赖性反树实现稳定连接，验证了其在效率和稳定性上的优势。

Route Planning and Online Routing for Quantum Key Distribution Networks

量子密钥分发网络的路由规划与在线路由

Jorge López, Charalampos Chatzinakis, Marc Cartigny

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出将量子密钥分发网络的路由问题建模为二次规划问题，并证明最宽最短路径策略在在线路由中具有竞争力比值不低于1/2。

Comments Version 2, 6 pages, experimental evaluation added, 8 figures

An LLM-Agent-Based Framework for Age of Information Optimization in Heterogeneous Random Access Networks

一种基于LLM代理的异构随机接入网络信息年龄优化框架

Fang Liu, Erchao Zhu, Jiedan Tan, Jingwen Tong, Taotao Wang, Shengli Zhang

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出Reflex-Core框架，通过LLM代理优化异构网络中的信息年龄，实现更高效的随机接入控制。

ARMOR: Agentic Reasoning for Methods Orchestration and Reparameterization for Robust Adversarial Attacks

ARMOR: 为对抗攻击的鲁棒性进行方法编排与重参数化中的代理推理

Gabriel Lee Jun Rong, Christos Korgialas, Dion Jia Xu Ho, Pai Chet Ng, Xiaoxiao Miao, Konstantinos N. Plataniotis

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 ARMOR通过视觉语言模型引导的代理协作，提升对抗攻击的鲁棒性和跨架构迁移能力。

An Effective and Cost-Efficient Agentic Framework for Ethereum Smart Contract Auditing

一种高效且成本效益高的以太坊智能合约审计代理框架

Xiaohui Hu, Wun Yu Chan, Yuejie Shi, Qumeng Sun, Wei-Cheng Wang, Chiachih Wu, Haoyu Wang, Ningyu He

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

AI总结 本文提出Heimdallr，一种高效且低成本的智能合约审计代理，通过四个创新技术实现高精度检测，减少分析时间和成本，发现多个零日漏洞并保护大量资金。

Multi-Criteria Inverse Robustness in Radiotherapy Planning Using Semidefinite Programming

利用半正定规划的多准则逆鲁棒性在放射治疗计划中的应用

Jan Schröeder, Yair Censor, Philipp Süss, Karl-Heinz Küfer

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出利用半正定规划解决放射治疗计划中的多准则逆鲁棒性问题，通过建模不确定性并优化治疗计划的鲁棒性与体积。

Comments 23 pages, 3 figures

An AI dose engine for fast carbon ion treatment planning

一种用于快速碳离子治疗计划的AI剂量引擎

Anastasiia Quarz, Angelica De Gregorio, Gaia Franciosini, Angelo Schiavi, Zoltán Perkó, Lennart Volz, Christoph Hoog Antink, Vincenzo Patera, Marco Durante, Christian Graeff

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于AI的快速碳离子治疗剂量引擎，实现与MC模拟相当的精度，速度提升达400倍，支持在线自适应规划。

Bivariate topological complexity: a framework for coordinated motion planning

双变量拓扑复杂度：协同运动规划的框架

Jose Manuel Garcia Calcines, Jose Antonio Vilches Alarcon

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出双变量拓扑复杂度框架，用于协调运动规划，通过共享目标空间衡量同步复杂度，并研究其与严格不变量的关系。

Comments 33 pages

Graph-Based Adaptive Planning for Coordinated Dual-Arm Robotic Disassembly of Electronic Devices (eGRAP)

基于图的自适应规划用于电子设备协同双臂机器人拆解（eGRAP）

Adip Ranjan Das, Maria Koskinopoulou

机构 * School of Engineering and Physical Sciences, Heriot-Watt University（工程与物理科学学院，赫瑞-沃德大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 eGRAP通过集成视觉、动态规划和双臂执行，实现了电子设备的自主拆解，具备实时自适应协调双臂任务的能力。

Comments 7 Pages, 8 Figures, 5 Tables

Contingency Planning for Safety-Critical Autonomous Vehicles: A Review and Perspectives

安全关键性自动驾驶的应急规划：综述与展望

Lei Zheng, Luyao Zhang, Peiqi Yu, Yifan Sun, Sergio Grammatico, Jun Ma, Changliu Liu

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文综述了安全关键性自动驾驶的应急规划，提出统一的混合控制框架，区分反应安全与主动安全范式，并指出内部故障与外部不确定性处理方法的差异。

Comments 23 pages, 6 figures

FARE: Fast-Slow Agentic Robotic Exploration

FARE：快速-缓慢代理机器人探索

Shuhao Liao, Xuxin Lv, Jeric Lew, Shizhe Zhang, Jingsong Liang, Peizhuo Li, Yuhong Cao, Wenjun Wu, Guillaume Sartoretti

机构 * Beihang University, China（北航大学） ； Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore（机械工程系，新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 FARE通过结合大型语言模型和强化学习策略，实现了高效且稳健的机器人探索，显著提升了探索效率并验证了其在大规模建筑环境中的有效性。

CRAFT: Continuous Reasoning and Agentic Feedback Tuning for Multimodal Text-to-Image Generation

CRAFT：连续推理与代理反馈调优用于多模态文本到图像生成

V. Kovalev, A. Kuvshinov, A. Buzovkin, D. Pokidov, D. Timonin

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 CRAFT通过显式推理和反馈调优提升多模态生成模型的可靠性，实现可控且高效的文本到图像生成。

Comments 37 pages, 42 figures

EDEN: Efficient Dual-Layer Exploration Planning for Fast UAV Autonomous Exploration in Large 3-D Environments

EDEN：高效双层探索规划用于大三维环境中的快速无人机自主探索

Qianli Dong, Xuebo Zhang, Shiyong Zhang, Ziyu Wang, Zhe Ma, Haobo Xi

机构 * Institute of Robotics and Automatic Information System, College of Artificial Intelligence, Nankai University（机器人与自动信息系统研究所，人工智能学院，南开大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 EDEN提出一种高效双层探索规划方法，通过近似算法和曲率惩罚成本优化，提升大规模三维环境中的无人机探索效率与计算性能。

Comments nothing

Journal ref IEEE Transactions on Industrial Electronics 2026

Collision Probability Estimation for Optimization-based Vehicular Motion Planning

基于优化的车辆运动规划中的碰撞概率估计

Leon Tolksdorf, Arturo Tejada, Christian Birkner, Nathan van de Wouw

机构 * Department of Dynamics and Control, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学动力学与控制系） ； CARISSMA Institute of Safety in Future Mobility, Technische Hochschule Ingolstadt（未来移动安全研究所） ； TNO, Integrated Vehicle Safety（TNO集成车辆安全） 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多圆形状近似的碰撞概率估计方法，用于优化车辆运动规划，以提高计算效率和安全性。

Comments 14 pages, 7 figures

IGAA: Intent-Driven General Agentic AI for Edge Services Scheduling using Generative Meta Learning

IGAA: 基于生成元学习的意图驱动通用代理AI用于边缘服务调度

Yan Sun, Yinqiu Liu, Shaoyong Guo, Ruichen Zhang, Feng Qi, Xuesong Qiu, Weifeng Gong, Dusit Niyato, Qihui Wu

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 IGAA通过生成元学习和意图驱动机制，提升边缘服务调度的泛化能力与适应性，有效应对动态服务需求。

Active Informative Planning for UAV-based Weed Mapping using Discrete Gaussian Process Representations

基于离散高斯过程表示的UAV weed映射主动信息规划

Jacob Swindell, Marija Popović, Riccardo Polvara

机构 * Lincoln Centre for Autonomous Systems (L-CAS)（林肯自主系统中心） ； Faculty of Aerospace Engineering, MAVLab（航空航天工程学院） ； Delft University of Technology (TU Delft)（代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于离散高斯过程表示的UAV主动信息规划方法，用于提高杂草制图的精度和效率。

Modular and Mobile Capacity Planning for Hyperconnected Supply Chain Networks

模块化与移动能力规划用于超连接供应链网络

Xiaoyue Liu, Walid Klibi, Benoit Montreuil

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出DSMMCP问题，通过模块化和移动能力规划提升供应链韧性，实现成本节约和可持续性。

CHORAL: Traversal-Aware Planning for Safe and Efficient Heterogeneous Multi-Robot Routing

CHORAL: 为安全高效的异构多机器人路由进行路径感知规划

David Morilla-Cabello, Eduardo Montijano

机构 * Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón, Universidad de Zaragoza（阿拉贡工程研究所，萨拉戈萨大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 CHORAL通过集成语义感知框架，利用开放词汇视觉模型构建度量-语义地图，为异构多机器人提供安全高效的路径规划。

Exploiting Euclidean Distance Field Properties for Fast and Safe 3D planning with a modified Lazy Theta*

利用欧几里得距离场属性实现快速且安全的3D规划的改进懒惰Theta*算法

Jose A. Cobano, L. Merino, F. Caballero

机构 * Service Robotics Lab (SRL) University Pablo de Olavide Seville, Spain（服务机器人实验室（SRL） 奥林匹克大学 塞维利亚，西班牙） 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EDF的改进懒惰Theta*算法，用于快速生成安全且平滑的3D路径，通过优化成本函数和邻居选择机制提升计算效率和安全性。

Journal ref Published in Robotics and Autonomous Systems (RAS), 2025

HyMGP: A Customized MILP-Based Tool for Techno-Economic Planning of Islanded Microgrids

HyMGP：一种基于混合整数线性规划的定制化微电网经济规划工具

Andres Intriago, Rongxing Hu, Nabil Mohammed, S. Gokul Krishnan, Konstantinos Kotsovos, Issam Gereige, Nesren Attiah, Ali Basaheeh, Sarah Aqeel, Hamad A. Saiari, Shehab Ahmed, Charalambos Konstantinou

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 HyMGP是一种基于MILP的定制化微电网规划工具，通过优化组件尺寸和约束条件，提供更灵活的经济规划方案。

Comments 2026 IEEE Power & Energy Society (PES) International Meeting (IM)

Shape-Space Graphs: Fast and Collision-Free Path Planning for Soft Robots

形状空间图：用于软机器人快速且无碰撞路径规划

Carina Veil, Moritz Flaschel, Ellen Kuhl

机构 * Department of Mechanical Engineering, Stanford University（机械工程系，斯坦福大学） ； Institute of Applied Mechanics, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen–Nürnberg（应用力学研究所，弗赖堡-埃尔兰根-纽伦堡大学） 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形状空间图的路径规划方法，用于软机器人在复杂环境中的快速且无碰撞导航，通过预计算形状库和多目标边成本实现高效路径生成。

Comments revised version

KryptoPilot: An Open-World Knowledge-Augmented LLM Agent for Automated Cryptographic Exploitation

KryptoPilot: 一种面向开放世界的知识增强型大语言模型代理用于自动化密码学利用

Xiaonan Liu, Zhihao Li, Xiao Lan, Hao Ren, Haizhou Wang, Xingshu Chen

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 KryptoPilot通过开放世界知识增强和受控推理，提升LLM在密码学CTF挑战中的自动化解决能力。

Comments 14 Pages,4 figures

From Agent-Based Markov Dynamics to Hierarchical Closures on Networks: Emergent Complexity and Epidemic Applications

从基于代理的马尔可夫动力学到网络上的分层闭合：涌现的复杂性与流行病应用

A. Y. Klimenko, A. Rozycki, Y. Lu

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于代理的SIR流行病动态模型，通过马尔可夫过程和分层闭合方法分析网络中的随机传播，探讨了网络拓扑和系统复杂性对流行病传播的影响。

Comments 22 pages, 10 figures

Journal ref Entropy 2026, 28(1), 63

PROTEA: Securing Robot Task Planning and Execution

PROTEA：保障机器人任务规划与执行的安全性

Zainab Altaweel, Mohaiminul Al Nahian, Jake Juettner, Adnan Siraj Rakin, Shiqi Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 PROTEA通过LLM-as-a-Judge机制评估机器人任务计划的安全性，解决维度和历史挑战，提升任务规划系统的鲁棒性和安全性。