AI Agent

ETP-R1: Evolving Topological Planning with Reinforcement Fine-tuning for Vision-Language Navigation in Continuous Environments

连续环境中的视觉-语言导航（VLN-CE）需要一个具身体验的智能体在连续环境中导航至目标，遵循自然语言指令。虽然当前基于图的方法通过将环境抽象为拓扑地图并简化动作空间到路径选择，提供了一种高效、结构化的方法，但它们在利用大规模数据和先进训练范式方面落后于基于大视觉-语言模型（LVLMs）的方法。在本文中，我们通过引入ETP-R1框架，将数据扩展和强化微调（RFT）范式应用于基于图的VLN-CE模型，以弥合这一差距。

Shuhao Ye, Sitong Mao, Yuxiang Cui, Xuan Yu, Shichao Zhai, Wen Chen, Shunbo Zhou, Rong Xiong, Yue Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； Zhejiang Humanoid Robot Innovation Center（浙江人形机器人创新中心） 纠错

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

AI总结 ETP-R1通过数据扩展和强化微调范式，提升基于图的连续环境视觉-语言导航性能，实现新状态最先进的表现。

Comments 8 pages, 6 figures

MILP-driven Network Planning Framework for Energy Efficiency and Coverage Maximization in IoT Mesh Networks

基于混合整数线性规划的物联网网状网络能量效率与覆盖最大化的网络规划框架

Ishmal Sohail, Attiq Zeeshan, M. Umar Khan, Syed Zubair, Rana Fayyaz Ahmad, Faizan Hamayat

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于混合整数线性规划的物联网网状网络网络规划框架，通过优化静态节点放置和移动路径规划，提升覆盖效率并降低能耗。

RemoteReasoner: Towards Unifying Geospatial Reasoning Workflow

RemoteReasoner: 向统一地理空间推理流程迈进

Liang Yao, Fan Liu, Hongbo Lu, Chuanyi Zhang, Rui Min, Shengxiang Xu, Shimin Di, Pai Peng

机构 * COWARobot 纠错

专题命中 规划决策 ：workflow(title,abstract)

AI总结 RemoteReasoner通过强化学习实现统一地理空间推理流程，具备多粒度任务处理能力和自主推理能力。

WorldRFT: Latent World Model Planning with Reinforcement Fine-Tuning for Autonomous Driving

WorldRFT: 通过强化微调的潜在世界模型进行自动驾驶的规划

Pengxuan Yang, Ben Lu, Zhongpu Xia, Chao Han, Yinfeng Gao, Teng Zhang, Kun Zhan, XianPeng Lang, Yupeng Zheng, Qichao Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 WorldRFT通过强化学习微调提升自动驾驶规划性能，实现安全性和效率的双重优化。

Comments AAAI 2026, first version

Backward Growth Accounting: An Economic Tool for Strategic Planning of Business Growth

反向增长会计：一种用于企业增长战略规划的经济工具

Ali Zeytoon-Nejad

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出反向增长会计方法，用于企业增长的结构化规划，以提升经济逻辑和数学工具的应用，识别增长驱动因素并评估增长过程中的不足。

Journal ref Managerial and Decision Economics, 2025; 0:1-22

A physics-informed, plug-and-play dose engine for gradient-based radiotherapy treatment planning

一种基于物理的、即插即用的剂量引擎用于基于梯度的放疗治疗计划

Attila Simkó, Matthias Kronsteiner, Simon Glatzer, Minh Vu, Josef A. Lundman, Joakim Jonsson, Jörgen Olofsson, Kristina Sandgren, Wolfgang Lechner, Dietmar Georg, Tommy Löfstedt, Tufve Nyholm, Anders Garpebring, Gerd Heilemann

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出PyDoseRT，一种基于物理的、GPU加速的剂量引擎，用于基于梯度的放疗治疗计划优化，无需依赖商业TPS，提高临床有效性与研究灵活性。

Hybrid Dynamics Modeling and Trajectory Planning for a Cable-Trailer System with a Quadruped Robot

混合动力学建模与电缆-拖车系统四足机器人的轨迹规划

Wentao Zhang, Shaohang Xu, Gewei Zuo, Bolin Li, Jingbo Wang, Lijun Zhu

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（人工智能与自动化学院，华中科技大学） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（数据科学系，城市大学） ； Embodied AI Center of Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室具身智能中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种混合动力学模型和搜索算法，用于四足机器人与电缆-拖车系统的轨迹规划，通过几何多边形碰撞避免约束实现安全高效的运动控制。

Comments 8 pages, 8 figures, Accept by RA-L 2025

Lang2Manip: A Tool for LLM-Based Symbolic-to-Geometric Planning for Manipulation

Lang2Manip: 一种基于LLM的符号到几何规划工具用于操作

Muhayy Ud Din, Jan Rosell, Waseem Akram, Irfan Hussain

机构 * Khalifa University Center for Autonomous Robotic Systems (KUCARS)（卡利法大学自主机器人系统中心） ； Khalifa University（卡利法大学） ； Institute of Industrial and Control Engineering (IOC)（工业与控制工程研究所） ； Universitat Politècnica de Catalunya（加泰罗尼亚理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 Lang2Manip通过结合LLM和Kautham框架，实现通用的符号到几何操作规划，适用于多种机器人和任务。

Comments Submitted to ICARA

Hypervelocity Impact Debris Cloud Trajectory-Planning based on Additive Manufactured Lattice Structures

基于增材制造蜂窝结构的超高速撞击碎片云轨迹规划

Bilin Zheng, Xiao Kang, Xiaoyu Zhang, Hao Zhou, Mengchuan Xu, Chang Liu

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究提出基于增材制造蜂窝结构的超高速撞击防护方案，通过轨迹规划实现碎片云偏转与能量耗散，提升航天器抗微流星体撞击能力。

Planning minimum regret $CO_2$ pipeline networks

规划最小遗憾的CO₂管道网络

Stephan Bogs, Ali Abdelshafy, Grit Walther

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种新的优化模型，用于在存在深层不确定性的情况下规划CO₂管道网络，通过最小化遗憾来优化决策，同时考虑升级选项，以提高CO₂基础设施发展的效率。

DriveMLM: Aligning Multi-Modal Large Language Models with Behavioral Planning States for Autonomous Driving

DriveMLM: 通过行为规划状态对齐多模态大语言模型以实现自动驾驶

Erfei Cui, Wenhai Wang, Zhiqi Li, Jiangwei Xie, Haoming Zou, Hanming Deng, Gen Luo, Lewei Lu, Xizhou Zhu, Jifeng Dai

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology（北京信息科学与技术国家研究中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 DriveMLM通过多模态大语言模型对齐行为规划状态，提升自动驾驶系统的决策能力与闭环性能。

Comments Accepted to Visual Intelligence

Journal ref Visual Intelligence, Volume 3, article number 22, (2025)

Language, participation and inclusivity in the urban planning process in Mzuzu City

语言、参与与包容性在姆祖卢市规划过程中的作用

Francis Engwayo A Mgawadere, Mtafu Manda

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究探讨了姆祖卢市城市规划过程中语言障碍对社区参与和包容性的影响，提出包容性参与的框架以促进民主发展。

Optimal mixed fleet and charging infrastructure planning to electrify demand responsive feeder services with target CO2 emission constraints

最优混合车队和充电基础设施规划以实现需求响应式馈线服务的电动化，同时满足目标二氧化碳排放约束

Haruko Nakao, Tai-Yu Ma, Richard D. Connors, Francesco Viti

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出双层优化模型，用于在随机需求下实现需求响应式馈线服务的电气化，同时满足二氧化碳减排目标。

Interactive Motion Planning for Human-Robot Collaboration Based on Human-Centric Configuration Space Ergonomic Field

基于以人为核心的配置空间人体工学场的人机协作交互运动规划

Chenzui Li, Yiming Chen, Xi Wu, Tao Teng, Sylvain Calinon, Darwin Caldwell, Fei Chen

机构 * Department of Mechanical and Automation Engineering, T-Stone Robotics Institute, The Chinese University of Hong Kong（机械与自动化工程系，T-Stone机器人研究所，香港中文大学） ； Idiap Research Institute（Idiap研究所） ； Department of Advanced Robotics, Istituto Italiano di Tecnologia（先进机器人系，意大利Istituto Italiano di Tecnologia） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于配置空间人体工学场的运动规划方法，通过高效算法构建人体工学场并集成到阻抗控制机器人中，实验表明其在协作任务中有效降低人体工学成本和肌肉激活，提升人机协作效率。

Comments 10 pages, 9 figures

Simulation-Guided Planning of a Target Trial Emulated Cluster Randomized Trial for Mass Small-Quantity Lipid Nutrient Supplementation Combined with Expanded Program on Immunization in Rural Niger

用于尼日农村地区大规模小剂量脂质营养补充与扩大免疫计划的靶向试验仿真实验设计

Shomoita Alam, Nathaniel Dyrkton, Susan Shepherd, Ibrahim Sana, Kevin Phelan, Jay JH Park

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究通过模拟引导设计方法，探讨在尼日农村地区大规模小剂量脂质营养补充与扩大免疫计划中，如何通过非随机集群试验仿真实验设计提高五联疫苗接种率。

Near Time-Optimal Hybrid Motion Planning for Timber Cranes

接近时间最优的混合运动规划用于木工起重机

Marc-Philip Ecker, Bernhard Bischof, Minh Nhat Vu, Christoph Fröhlich, Tobias Glück, Wolfgang Kemmetmüller

机构 * Automation & Control Institute (ACIN), TU Wien（自动化与控制研究所（ACIN），维也纳技术大学） ； Center for Vision, Automation & Control, AIT Austrian Institute of Technology GmbH（视觉、自动化与控制中心，奥地利技术研究所） 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液压驱动木工起重机的混合运动规划方法，通过改进的 VP-STO 算法和碰撞成本公式，实现了时间最优且无碰撞的运动规划。

Comments Accepted at ICRA 2025

DrivePI: Spatial-aware 4D MLLM for Unified Autonomous Driving Understanding, Perception, Prediction and Planning

DrivePI: 基于空间感知的4D MLLM用于统一自动驾驶理解、感知、预测与规划

Zhe Liu, Runhui Huang, Rui Yang, Siming Yan, Zining Wang, Lu Hou, Di Lin, Xiang Bai, Hengshuang Zhao

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co. Ltd.（英维智能科技有限公司） ； Tianjin University（天津大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 DrivePI是一种基于空间感知的4D MLLM，用于统一自动驾驶的理解、感知、预测和规划，通过端到端优化实现多任务并行，提升性能并减少碰撞率。

D3D-VLP: Dynamic 3D Vision-Language-Planning Model for Embodied Grounding and Navigation

D3D-VLP：动态3D视觉-语言-规划模型用于具身接地与导航

Zihan Wang, Seungjun Lee, Guangzhao Dai, Gim Hee Lee

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 D3D-VLP通过动态3D链式思维和协同学习策略，实现具身接地与导航的高效统一，提升多任务导航性能。

Modified Hybrid A* Collision-Free Path-Planning for Automated Reverse Parking

改进的混合A*碰撞自由路径规划用于自动倒车

Xincheng Cao, Haochong Chen, Bilin Aksun-Guvenc, Levent Guvenc

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出改进的混合A*算法用于自动倒车，结合动态模型和碰撞避障功能，实现碰撞自由的可行路径规划。

A Modular LLM-Agent System for Transparent Multi-Parameter Weather Interpretation

一个模块化的LLM-代理系统用于透明的多参数天气解释

Daniil Sukhorukov, Andrei Zakharov, Nikita Glazkov, Katsiaryna Yanchanka, Vladimir Kirilin, Maxim Dubovitsky, Roman Sultimov, Yuri Maksimov, Ilya Makarov

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出AI-Meteorologist，一个基于LLM-代理的透明天气解释系统，通过多参数分析和结构化解释提升天气预报的可解释性和科学性。

Channel Knowledge Map Enabled Low-Altitude ISAC Networks: Joint Air Corridor Planning and Base Station Deployment

通道知识图谱赋能的低空ISAC网络：联合空域走廊规划与基站部署

Jiaxuan Li, Yilong Chen, Fan Liu, Jie Xu

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出利用通道知识图谱进行低空ISAC网络的联合空域走廊规划与基站部署，通过分层网格分解算法降低部署成本并确保覆盖。

Automated Penetration Testing with LLM Agents and Classical Planning

基于LLM代理和经典规划的自动化渗透测试

Lingzhi Wang, Xinyi Shi, Ziyu Li, Yi Jiang, Shiyu Tan, Yuhao Jiang, Junjie Cheng, Wenyuan Chen, Xiangmin Shen, Zhenyuan LI, Yan Chen

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出CHECKMATE框架，结合增强的经典规划与LLM代理，提升渗透测试能力、稳定性和效率。

Your plan may succeed, but what about failure? Investigating how people use ChatGPT for long-term life task planning

你的计划可能成功，但失败呢？探究人们如何利用ChatGPT进行长期生活任务规划

Ben Wang, Jiqun Liu

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究探讨人们如何利用ChatGPT进行长期生活任务规划，发现AI在结构化目标和生成想法方面有帮助，但输出缺乏个性化和适应性，需用户主动调整。

AI-Trader: Benchmarking Autonomous Agents in Real-Time Financial Markets

AI-Trader: 评估实时金融市场中的自主代理

Tianyu Fan, Yuhao Yang, Yangqin Jiang, Yifei Zhang, Yuxuan Chen, Chao Huang

专题命中 规划决策 ：autonomous agent(title,abstract)

AI总结 AI-Trader通过实时评估LLM在金融市场的表现，揭示了自主代理在风险控制和流动性中的关键局限性。

Motion Planning for Safe Landing of a Human-Piloted Parafoil

有人操控 parachutes 的安全着陆路径规划

Maximillian Fainkich, Kiril Solovey, Anna Clarke

机构 * Stephen B. Klein Faculty of Aerospace Engineering（斯蒂芬·B·克莱因航空航天工程学院） ； Viterbi Faculty of Electrical and Computer Engineering（维特比电气与计算机工程学院） ； Technion–Israel Institute of Technology（技术学院–以色列理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究提出了一种基于 SST 的算法，用于为有人操控滑翔伞计算安全轨迹，通过比较计算机生成和人类生成的解决方案，证明了计算机指导在提升飞行安全性和经济性方面的潜力。

Reconstructing Transportation Cost Planning Theory: A Multi-Layered Framework Integrating Stepwise Functions, AI-Driven Dynamic Pricing, and Sustainable Autonomy

重构运输成本规划理论：一种整合分步函数、AI驱动动态定价和可持续自主性的多层框架

Samuel Darwisman

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究提出动态可持续成本规划理论，整合分步成本函数、AI驱动动态定价和自动驾驶电动车，以优化运输成本并提升可持续性。

Comments 20 pages, 3 tables, 2 figures

Robust Crop Planning under Uncertainty: Aligning Economic Optimality with Agronomic Sustainability

在不确定性下稳健的作物规划：将经济最优性与农业可持续性对齐

Runhao Liu, Ziming Chen, You Li, Peng Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出多层稳健作物规划框架，通过整合空间推理、时间动态和稳健优化，解决农业规划中经济最优与可持续性的平衡问题。

Integrated Planning and Machine-Level Scheduling for High-Mix Discrete Manufacturing: A Profit-Driven Heuristic Framework

集成规划与机器级调度用于高混合离散制造：一种以利润为导向的启发式框架

Runhao Liu, Ziming Chen, You Li, Zequn Xie, Peng Zhang

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种以利润为导向的启发式框架，通过集成规划与调度优化，解决高混合离散制造中的生产计划与调度问题，实现高效且稳定的生产调度。

Thinking with Images via Self-Calling Agent

通过自我调用代理进行图像思考

Wenxi Yang, Yuzhong Zhao, Fang Wan, Qixiang Ye

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出sCoT范式，通过自我调用代理实现无需多模态交错的高效视觉推理，实验显示其在HR-Bench 4K上性能提升达1.9%且训练效率提高75%。

Comments Code is available at https://github.com/YWenxi/think-with-images-through-self-calling

Scene-agnostic Hierarchical Bimanual Task Planning via Visual Affordance Reasoning

场景无关的双臂任务规划 via 视觉可及性推理

Kwang Bin Lee, Jiho Kang, Sung-Hee Lee

机构 * Graduate School of Culture Technology, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（文化科技研究生院，韩国科学技术院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种场景无关的双臂任务规划框架，通过视觉可及性推理实现双臂操作的高效规划与执行。

Comments 8 pages, 4 figures