AI Agent

A primer on treatment planning aspects for temporally modulated pulsed radiation therapy

脉冲时间调制放射治疗治疗计划方面的入门指南

Christian Velten, Adam Bayliss, Jiayi Huang, Wolfgang A. Tomé

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文介绍了时间调制脉冲放射治疗的治疗计划方法，强调了VMAT在优化剂量均匀性和适应性方面的优势，以及3D-CRT在提高治疗可及性方面的贡献。

A multi-objective mixed integer linear programming model for supply chain planning of 3D printing

面向3D打印供应链规划的多目标混合整数线性规划模型

Amirreza Talebi

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种多目标混合整数线性规划模型，用于优化3D打印供应链规划，旨在最小化生产提前和延迟，同时最大化机器利用率，并通过数值示例分析了最佳边选择对结果的影响。

Transporting a Dirac mass in a mean field planning problem

在均场规划问题中运输一个狄拉克质量

Pierre Cardaliaguet, Sebastian Munoz, Alessio Porretta

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文研究了初始密度为狄拉克质量的均场规划问题，证明了解的唯一性及自相似收敛性，并通过李雅普诺夫泛函分析解在初始时间附近的行为。

Non-Prehensile Tool-Object Manipulation by Integrating LLM-Based Planning and Manoeuvrability-Driven Controls

通过整合基于大语言模型的规划和机动性驱动的控制实现非抓取工具-物体 manipulation

Hoi-Yin Lee, Peng Zhou, Anqing Duan, Wanyu Ma, Chenguang Yang, David Navarro-Alarcon

机构 * organization= Department of Mechanical Engineering, The Hong Kong Polytechnic University , addressline= KLN, Hong Kong ； organization= School of Advanced Engineering, The Great Bay University , addressline= Dongguan, China ； organization= Department of Robotics, Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence , addressline= Abu Dhabi, UAE ； organization= Department of Surgery, The Chinese University of Hong Kong , addressline= NT, Hong Kong ； organization= Department of Computer Science, University of Liverpool , addressline= Liverpool, UK 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种结合大语言模型和机动性驱动控制的方法，用于实现非抓取工具-物体 manipulation任务。

Enhancing Sampling-based Planning with a Library of Paths

通过路径库增强基于采样的规划

Michal Minařík, Vojtěch Vonásek, Robert Pěnička

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 通过存储和重用历史路径，提升狭窄通道中路径规划的效率与速度，减少计算时间，适用于机器人零件拣选等场景。

Human-Aided Trajectory Planning for Automated Vehicles through Teleoperation and Arbitration Graphs

通过遥控和仲裁图实现自动化车辆的人工辅助轨迹规划

Nick Le Large, David Brecht, Willi Poh, Jan-Hendrik Pauls, Martin Lauer, Frank Diermeyer

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出通过仲裁图实现自动化车辆的人工辅助轨迹规划，允许远程操作员调整规划器约束并扩展车辆的操作设计域。

Comments 7 pages, 8 figures, presented at IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2025, video demonstration available at https://www.youtube.com/watch?v=fVSO-YOeGMk

Towards Safe Autonomous Driving: A Real-Time Motion Planning Algorithm on Embedded Hardware

迈向安全的自动驾驶：在嵌入式硬件上的实时运动规划算法

Korbinian Moller, Glenn Johannes Tungka, Lucas Jürgens, Johannes Betz

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种在嵌入式硬件上实时运行的轻量级轨迹规划算法，用于提升自动驾驶系统在故障情况下的安全性和可靠性。

Comments 7 pages, submitted to the IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2026), Detroit, MI, United States

Supercomputing for High-speed Avoidance and Reactive Planning in Robots

为机器人提供高速避障与反应规划的超级计算

Kieran S. Lachmansingh, José R. González-Estrada, Jacob Chisholm, Ryan E. Grant, Matthew K. X. J. Pan

机构 * Ingenuity Labs Research Institute（创新实验室研究机构） ； Queen’s University（女王大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 SHARP通过HPC实现机器人毫秒级避障与反应规划，展示高并发计算在实时机器人中的可行性及混合控制架构的应用。

Comments Error in the graph size calculation, recalculated and resubmitted

Towards Zero-Knowledge Task Planning via a Language-based Approach

通过语言方法实现零知识任务规划

Liam Merz Hoffmeister, Brian Scassellati, Daniel Rakita

机构 * Department of Computer Science, Yale University（计算机科学系，耶鲁大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出利用大型语言模型实现零知识任务规划，通过分解自然语言指令生成行为树并实时调整，提升任务执行效率。

FinPos: A Position-Aware Trading Agent System for Real Financial Markets

FinPos：一种面向真实金融市场的位置感知交易代理系统

Bijia Liu, Ronghao Dang

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 FinPos提出了一种位置感知的交易代理系统，通过专业信息解读、双代理决策结构和多时间尺度奖励信号，提升对连续仓位的管理能力，实验证明其在真实市场条件下的优越性。

Comments LLM Applications, LLM Agents, Financial Technology

An Informative Planning Framework for Target Tracking and Active Mapping in Dynamic Environments with ASVs

面向动态环境的目标跟踪与主动建图的 informative 规划框架

Sanjeev Ramkumar Sudha, Marija Popović, Erlend M. Coates

机构 * Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（挪威科学与技术大学） ； MAVLab, Faculty of Aerospace Engineering, TU Delft（MAVLab，航空航天工程学院，代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种结合动态占用网格建图和信息规划方法的框架，用于在动态环境中主动跟踪和建图漂浮目标，通过时空预测网络提升目标跟踪性能。

Comments Accepted for publication in Robotics and Automation Letters (RA-L)

Making Infeasible Tasks Feasible: Planning to Reconfigure Disconnected 3D Environments with Movable Objects

使不可行的任务可行：通过可移动物体重新配置断开的3D环境进行规划

Samarth Kalluraya, Yiannis Kantaros

机构 * Department of Electrical and Systems Engineering, Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校电子工程与系统工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出BRiDGE规划器，通过重新配置可移动物体解决断开3D环境中不可达目标区域的导航问题。

Rethinking Secure Semantic Communications in the Age of Generative and Agentic AI: Threats and Opportunities

在生成式和代理式AI时代重新思考安全语义通信：威胁与机遇

Shunpu Tang, Yuanyuan Jia, Zijiu Yang, Qianqian Yang, Ruichen Zhang, Jun Du, Jihong Park, Zhiguo Shi, Jiming Chen

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 本文探讨了生成式和代理式AI时代语义通信的安全与隐私挑战，分析了生成式AI和代理式AI对窃听威胁的影响，并提出设计隐私保护语义通信系统的机会。

LiCoMemory: Lightweight and Cognitive Agentic Memory for Efficient Long-Term Reasoning

LiCoMemory: 轻量级和认知代理记忆用于高效的长期推理

Zhengjun Huang, Zhoujin Tian, Qintian Guo, Fangyuan Zhang, Yingli Zhou, Di Jiang, Zeying Xie, Xiaofang Zhou

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 LiCoMemory通过轻量级分层图和时间感知检索提升长期对话推理效率和准确性

From Perception to Symbolic Task Planning: Vision-Language Guided Human-Robot Collaborative Structured Assembly

从感知到符号任务规划：基于视觉语言的引导人机协作结构装配

Yanyi Chen, Min Deng

机构 * Department of Civil, Environmental, and Construction Engineering, Texas Tech University（土木、环境与建设工程系，德克萨斯理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于视觉语言模型的人机协作结构装配框架，通过感知到符号态和人感知规划模块提升动态环境下的态估计和任务规划鲁棒性。

Efficient Iterative Proximal Variational Inference Motion Planning

高效迭代近端变分推断运动规划

Zinuo Chang, Hongzhe Yu, Patricio Vela, Yongxin Chen

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA（电气与计算机工程学院，佐治亚理工学院，亚特兰大，GA） ； School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA（航空航天工程学院，佐治亚理工学院，亚特兰大，GA） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出P-GVIMP方法，通过并行计算和变分推断解决非线性随机系统的运动规划问题，实现高效规划与不确定性下的成功解决方案。

Comments 13 pages

Journal ref Robotics and Autonomous Systems 174 (2025) 105267

Vehicle Painting Robot Path Planning Using Hierarchical Optimization

使用分层优化的车辆喷漆机器人路径规划

Yuya Nagai, Hiromitsu Nakamura, Narito Shinmachi, Yuta Higashizono, Satoshi Ono

机构 * Department of Information Science ； Biomedical Engineering, Graduate School of Science ； Engineering, Kagoshima University 1-21-40, Korimoto, Kagoshima, 890-0065 Japan ； TOYOTA Body Research \& Development Co., Ltd, 395-1, Uenodan, Kokubu, Kirishima, 899-4461 Japan 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种分层优化方法，用于自动设计车辆喷漆机器人路径，以减少人工设计时间和提高效率。

Journal ref IEEE Access, vol. 13, pp. 56682-56698, 2025

Hybrid A* Path Planning with Multi-Modal Motion Extension for Four-Wheel Steering Mobile Robots

四轮转向移动机器人多模态运动扩展的混合A*路径规划

Runjiao Bao, Lin Zhang, Tianwei Niu, Haoyu Yuan, Shoukun Wang

机构 * School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China（自动化学院，北京理工大学，北京100081，中国） 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四轮转向移动机器人的混合A*路径规划方法，通过多模态运动扩展提升复杂环境下的路径规划性能。

Comments Updated method details, parameters, and experimental scenarios

Hierarchical Deformation Planning and Neural Tracking for DLOs in Constrained Environments

层次变形规划与神经跟踪用于受限环境中的可变形线性物体 manipulation

Yunxi Tang, Tianqi Yang, Jing Huang, Xiangyu Chu, Kwok Wai Samuel Au

机构 * Department of Mechanical and Automation Engineering, The Chinese University of Hong Kong（机械与自动化工程系，香港中文大学） ； Multi-scale Medical Robotics Centre（多尺度医学机器人中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种结合层次变形规划与神经跟踪的框架，用于在受限环境中高效操控可变形线性物体。

DISF: Disentangled Iterative Surface Fitting for Contact-stable Grasp Planning with Grasp Pose Alignment to the Object Center of Mass

DISF：解耦迭代表面拟合用于接触稳定的抓取规划与抓取姿态对齐到物体质心

Tomoya Yamanokuchi, Alberto Bacchin, Emilio Olivastri, Ryotaro Arifuku, Takamitsu Matsubara, Emanuele Menegatti

机构 * Division of Information Science, Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology（信息科学系，科学技术研究生学校，那拉科学技术研究所） ； Department of Information Engineering, University of Padua（信息工程系，帕多瓦大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 DISF通过解耦迭代表面拟合优化抓取姿态，提升接触稳定性与抓取成功率。

Comments 48 pages

Passage-traversing optimal path planning with sampling-based algorithms

基于采样算法的路径穿越最优规划

Jing Huang, Hao Su, Kwok Wai Samuel Au

机构 * Department of Mechanical and Automation Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港中文大学机械与自动化工程系） ； Multi-Scale Medical Robotics Center, Hong Kong, China（香港医学机器人多尺度中心） ； Department of Computer Science and Engineering, University of California, San Diego, CA, USA（加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系） ； Hillbot Inc., USA（Hillbot公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于采样算法的路径穿越最优规划方法，通过通道检测和自由空间分解提升路径规划的效率和优化能力。

Comments 27 pages, 20 figures, 4 tables, journal paper

Beyond Coverage Path Planning: Can UAV Swarms Perfect Scattered Regions Inspections?

超越覆盖路径规划：无人机群能否完美检查散落区域？

Socratis Gkelios, Savvas D. Apostolidis, Pavlos Ch. Kapoutsis, Elias B. Kosmatopoulos, Athanasios Ch. Kapoutsis

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Democritus University of Thrace（电气与计算机工程系，德摩克利特大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出多无人机不连通区域检查方法，用于高效检查散落区域，提升操作效率并保持高质量数据收集。

Journal ref Robotics and Autonomous Systems 197 (March 2026) 105297

Time Sensitive Multiple POIs Route Planning on Bus Networks

时间敏感的多POI公交网络路线规划

Simu Liu, Kailin Jiao, Junping Du, Yawen Li, Zhe Xue, Xiaoyang Sean Wang, Ziqiang Yu, Yunchuan Shi

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出EA-Star算法，用于在公交网络中高效规划时间敏感的多POI路线，通过改进的图结构和A*算法优化搜索效率。

MARPO: A Reflective Policy Optimization for Multi Agent Reinforcement Learning

MARPO：多智能体强化学习中的反思策略优化

Cuiling Wu, Yaozhong Gan, Junliang Xing, Ying Fu

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 MARPO通过反思机制和不对称截断机制提升多智能体强化学习的样本效率和训练稳定性。

Comments 9 pages

Envision: Embodied Visual Planning via Goal-Imagery Video Diffusion

Envision：通过目标图像视频扩散进行具身视觉规划

Yuming Gu, Yizhi Wang, Yining Hong, Yipeng Gao, Hao Jiang, Angtian Wang, Bo Liu, Nathaniel S. Dennler, Zhengfei Kuang, Hao Li, Gordon Wetzstein, Chongyang Ma

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； MBZUAI 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 Envision 通过目标图像视频扩散模型实现具身视觉规划，提升目标对齐和空间一致性，支持下游机器人任务。

Comments Page: https://envision-paper.github.io

ParaMaP: Parallel Mapping and Collision-free Motion Planning for Reactive Robot Manipulation

ParaMaP: 并行映射与无碰撞运动规划用于反应式机器人操作

Xuewei Zhang, Bailing Tian, Kai Zheng, Yulin Hui, Junjie Lu, Zhiyu Li

机构 * School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University（天津大学电气与信息工程学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 ParaMaP通过并行映射与SMPC规划器实现未知环境中机器人操作的实时无碰撞运动规划。

APThreatHunter: An automated planning-based threat hunting framework

APThreatHunter: 一种基于自动规划的威胁狩猎框架

Mustafa F. Abdelwahed, Ahmed Shafee, Joan Espasa

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 APThreatHunter通过自动规划生成目标假设，提升网络威胁狩猎的自动化水平和效率。

Optimal Trajectory Planning for Orbital Robot Rendezvous and Docking

轨道机器人对接与停靠的最优轨迹规划

Kenta Iizuka, Akiyoshi Uchida, Kentaro Uno, Kazuya Yoshida

机构 * Space Robotics Lab. (SRL) in the Department of Aerospace Engineering, Graduate School of Engineering, Tohoku University（空间机器人实验室（SRL）位于工程研究生院航空航天工程系，东北大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于非线性优化的轨迹规划方法，用于安全接近并引导旋转碎片目标进入机械臂工作空间，为后续捕获提供基础。

Comments Author's version of a manuscript accepted at the International Conference on Space Robotics 2025 (iSpaRo 2025). (c) IEEE

AORRTC: Almost-Surely Asymptotically Optimal Planning with RRT-Connect

AORRTC: 几乎确定性渐进最优规划与RRT-Connect

Tyler Wilson, Wil Thomason, Zachary Kingston, Jonathan Gammell

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 AORRTC通过扩展RRT-Connect实现几乎确定性渐进最优规划，以高效且可靠的方式解决高自由度机器人运动规划问题。

Comments IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). 8 pages, 4 figures, 1 table. A video of AORRTC can be found at https://www.youtube.com/watch?v=j1itxP3KuiM . Information on the implementation of AORRTC is available at https://robotic-esp.com/code/aorrtc/

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 10 num. 12, (2025). Pages 13375-13382

Planetary Terrain Datasets and Benchmarks for Rover Path Planning

行星地形数据集与路径规划基准

Marvin Chancán, Avijit Banerjee, George Nikolakopoulos

机构 * Department of Computer Science, Electrical and Space Engineering (Robotics and AI Lab)（计算机科学与空间工程系（机器人与人工智能实验室）） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出两个行星地形基准数据集，评估经典和学习路径规划算法，揭示经典算法在复杂地形中的优越性能及学习模型的局限性。