AI Agent

UniTeD: Unified Temporal Diffusion for Joint Perception and Planning in Autonomous Driving

UniTeD: 面向自动驾驶联合感知与规划的时域统一扩散模型

Bo Zhao, Xinting Zhao, Naifan Li, Erkang Cheng, Haibin Ling

机构 * Nullmax ； Westlake University（西湖大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出UniTeD框架，通过共享生成空间的迭代去噪统一建模感知与规划，引入时域过渡模块和锚点刷新策略，在多个基准上达到最先进性能。

Comments Accept to ECCV 2026

ASSCG: Just-Right Gating over Chattering for Fast-Slow LLM Planning in Autonomous Driving

ASSCG：自动驾驶中快慢LLM规划的恰到好处门控

Sining Ang, Yuan Chen, Liu Haiyan, Xuanyao Mao, Jason Bao, Xuliang, Bingchuan Sun, Yan Wang

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Department of Automation, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学自动化系） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Lenovo Group Limited（联想集团） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出自适应慢系统控制门（ASSCG），通过帧级查询/缓存/丢弃决策优化快慢规划器调用，结合RWKV骨干网络和GRPO风格强化学习，在nuPlan和NAVSIM上分别提升性能并降低延迟。

SAGE-Nav: Leveraging LLM Planning and Alignment Fusion for Hierarchical Scene Graph-Guided Navigation

SAGE-Nav：利用LLM规划与对齐融合的分层场景图引导导航

Hao Su, Yuehao Huang, Yukai Ma, Yong Liu, Jiajun Lv

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出SAGE-Nav分层框架，结合大语言模型与动态场景图，通过解耦全局语义规划与高频反应控制，实现高效目标导航，在i-THOR和RoboTHOR中达到最优性能。

Comments Accepted by IROS 2026

HEART: Coordination of Heterogeneous Expert Agents for Physically Grounded Robotic Task Planning

HEART: 异构专家智能体协调实现物理接地机器人任务规划

Junho Lee, Seabin Lee, Wonjong Lee, Nayoung Kim, Moonjeong Kang, Changjoo Nam

机构 * Sogang University（西江大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出异构多LLM框架HEART，将指令分解为原子推理任务分配给角色专家，通过约束驱动规划合成，提升机器人任务规划的物理可行性和效率。

Comments 9 pages, 3 figures

Line Planning at Scale: Models, Methods, and Insights

大规模线路规划：模型、方法与见解

Rolf van Lieshout, Bart van Rossum

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文比较了精确换乘网络与三种紧凑模型在铁路线路规划中的性能，发现紧凑直接连接模型在大型网络上表现最佳，精确模型仅适用于小规模问题。

Optimization-based Safe Trajectory Planning for Autonomous Ground Vehicle in Multi-Floor Scenarios

基于优化的多楼层场景自动驾驶地面车辆安全轨迹规划

Zishang Xiang, Runda Zhang, Runqi Chai, Kaiyuan Chen, Senchun Chai, Yuanqing Xia

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种针对多楼层场景的轨迹规划框架，包括基于广义Voronoi图和多目标算法的任务规划模块，以及采用优化方法和热启动分层规划生成高质量轨迹的轨迹规划模块，并通过仿真验证可行性。

NavWM: A Unified Navigation World Model for Foresight-Driven Planning

NavWM：一种用于前瞻性规划的统一导航世界模型

Yanghong Mei, Longteng Guo, Ming-Ming Yu, Guiyu Zhao, Xingjian He, Jing Liu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出NavWM统一导航世界模型，通过潜在世界令牌提取几何与语义先验，结合锚点多模态轨迹预测框架生成多样化动作空间，利用视觉前瞻评估最优路径，在多种机器人数据集上显著提升未来状态生成与零样本导航成功率。

Comments 13 pages, 5 figures, accepted to ECCV 2026

Universal Guideline-Driven Image Clustering via a Hybrid LLM Agent

通用指南驱动图像聚类：基于混合LLM代理

Wenliang Zhong, Rob Barton, Lucas Goncalves, Kushal Kumar, Feng Jiang, Hehuan Ma, Yuzhi Guo, Vidit Bansal, Karim Bouyarmane, Junzhou Huang

机构 * The University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 提出首个通用图像聚类框架，通过文本指南弥合任务差异，利用生成式概念代理建模和基于最小生成树的LLM遍历，在多种聚类场景中超越专用方法。

Comments CVPR 2026

When Retrieval Metrics Mislead: Measuring Policy Signal in Long-Horizon Tool-Use Agents

当检索指标误导：衡量长周期工具使用智能体中的策略信号

Tianyu Ding, Juan Pablo De la Cruz Weinstein

机构 * Amazon Web Services（亚马逊云服务） 纠错

专题命中 规划决策 ：tool-use(title)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 研究发现精确匹配的检索召回率会低估下游策略效用，通过分类器实验表明检索到的策略子句与黄金子句在宏F1上无显著差异。

Rising From the Ashes: How Agentic AI is Unblocking Challenges in Cybersecurity

浴火重生：自主AI如何解锁网络安全挑战

Gabriela F. Ciocarlie, Kathrin Grosse, Somesh Jha, Daryna Oliynyk, Andrew Paverd, Christian Wressnegger

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)

AI总结 本文探讨自主AI通过直接处理自然语言或代码来缓解安全防御中劳动密集型瓶颈的潜力，并通过16个案例研究（包括供应链分析）展示其对防御者的益处。

Comments two tables, under submission

FPAS: Frontier-Based Path Planning with Adaptive Sampling for Large-Scale Unknown Environments

FPAS：基于前沿的自适应采样路径规划用于大规模未知环境

Jinwoo Choi, Yeonkyu Lee, Jung-Taak Kim, Jisung Bae, Seung-Woo Seo

机构 * Seoul National University（首尔大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出FPAS框架，通过前沿概念引导目标导向任务，并基于前沿开放度自适应采样，在保持高目标到达性能的同时显著提升计算效率。

Comments IROS 2026

RoboLineage: Agent-Native Data Lifecycle Governance Across Robot Policy Iterations

RoboLineage：跨机器人策略迭代的智能体原生数据生命周期治理

Qian Luo, Wentao Guo, Zhennan Qin, Nanchun Guo, Yunhan Zhao, Yi Ma, Yanchao Yang

机构 * Transcengram ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 提出RoboLineage系统，通过将数据收集、审查、训练、评估等步骤表示为类型化谱系工件，实现机器人策略迭代的显式生命周期管理，提升迭代速度与可审计性。

Energy-based Compositional Diffusion Planning

基于能量的组合扩散规划

Tao Sun, Utkarsh Aashu Mishra, Jiaxin Lu, Danfei Xu, Iro Armeni

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出能量基组合扩散器（ECD），将全局轨迹建模为局部桥势之和的最小化，通过保守修正场和边界反应项改进启发式拼接，实现线性时间复杂度的马尔可夫分数近似，在OGBench任务中达到最优成功率。

Comments ICML 2026

Temporal logics and formal synthesis for robot planning and control

机器人规划与控制的时间逻辑与形式化综合

Jana Tumova, Joris Verhagen, Matti Vahs

机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文介绍线性时间逻辑和信号时间逻辑作为机器人行为的规范语言，并讨论从离散图/游戏到采样运动规划、轨迹优化和控制证书的形式化综合方法，最后指出实际部署中的挑战。

Satellite Mission Planning with Rydberg Atoms

基于里德伯原子的卫星任务规划

Michel Nowak, Benjamin Marchand, Yassine Naghmouchi, Serge Rainjonneau, Wesley Coelho, Louis Vignoli, Louis-Paul Henry

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 将卫星任务规划问题转化为最大独立集问题，利用基于里德伯原子的量子处理单元通过QUBO框架求解，实验表明QUBO方法更有效。

Increasing Resilience of Continuum Robots via Motion Planning Algorithms

通过运动规划算法提高连续体机器人的韧性

Oxana Shamilyan, Ievgen Kabin, Zoya Dyka, Oleksandr Sudakov, Peter Langendoerfer

机构 * IHP – Leibniz-Institut für innovative Mikroelektronik（莱布尼茨创新微电子研究所） ； BTU Cottbus-Senftenberg（科特博斯-塞芬堡工业大学） ； Technical Center, National Academy of Sciences of Ukraine（乌克兰国家科学院技术中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文实验研究运动规划算法对连续体机器人韧性的影响，通过改进遗传算法和A*算法，结合层次分析法评估路径质量，发现遗传算法生成更多样化路径，提升机器人韧性。

One-to-Two Acting: A Novel Framework for Single-arm Agent Action Expansion to Dual Arms

一对二执行：一种面向单臂智能体动作扩展至双臂的新框架

Youbin Yao, Nieqin Cao, Mingyan Li, Yan Ding, Fuqiang Gu, Chao Chen

机构 * Chongqing University（重庆大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） ； Lumos Robotics 纠错

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

AI总结 提出ExS2D层次化动作扩展框架，利用单臂监督实现双臂操作，通过时间优先关系提取、子任务引导动作映射和碰撞避免协调规划，在仿真中减少54.4%执行步骤并保持成功率。

Comments 6 pages, 5 figures, 3 tables

SCAN-Planner: Spatial Collision-Aware Local Planning for Route-Guided Long-Range Quadruped Navigation

SCAN-Planner：用于路线引导的远程四足导航的空间碰撞感知局部规划

Han Zheng, Zhe Chen, Yiwen Fu, Ming Yang, Tong Qin

机构 * 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 提出SCAN-Planner框架，通过偏航感知双圆柱足迹和投影A*搜索实现空间碰撞感知的局部规划，在密集杂乱、3D非结构化环境和远程导航中生成安全平滑轨迹。

DIFF-IPPO: Diffusion-Based Informative Path Planning with Open-Vocabulary Belief Maps

DIFF-IPPO：基于扩散的开放词汇信念地图信息路径规划

Sausar Karaf, Oleg Sautenkov, Mikhail Martynov, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, CDE, Skoltech（智能空间机器人实验室，CDE，斯科尔科沃科学技术研究院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出DIFF-IPPO框架，结合开放词汇信念地图生成器与扩散规划器，在非高斯信念图上生成全局轨迹，实现高效目标搜索，检测得分达81.49%-86.55%。

GCNGrasp-VP: Affordance-Guided View Planning for Efficient Task-Oriented Grasping

GCNGrasp-VP: 基于功能引导的视角规划用于高效任务导向抓取

Zanjia Tong, Wenlong Dong, Chengjie Zhang, Hong Zhang

机构 * Shenzhen Key Laboratory of Robotics and Computer Vision（机器人与计算机视觉深圳重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出GCNGrasp-VP框架，通过功能场预测引导主动视角规划，无需场景重建，单次视角调整即可显著提升遮挡下的任务导向抓取成功率。

Comments Accepted to IROS 2026

LAGO Policy: Latency-Aware Asynchronous Diffusion Policies with Goal-Directed Collision-Free Planning for Smooth Manipulation

LAGO策略：面向平滑操作的延迟感知异步扩散策略与目标导向无碰撞规划

Guowei Shi, Xupeng Xie, Yiming Luo, Jian Guo, Jun Ma, Boyu Zhou

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； International Digital Economy Academy（国际数字经济学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； 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 提出LAGO策略，通过延迟感知条件引导和时空轨迹优化，解决异步扩散策略的间断和碰撞问题，实现平滑安全的操作。

Comments 8 pages, 8 figures

DeSRPA: Decoupled Speech Role-Playing Agent via Inference-Time Intervention

DeSRPA: 通过推理时干预的解耦语音角色扮演智能体

Wenqiu Tang, Zhen Wan, Takahiro Komamizu, Ichiro Ide

机构 * Nagoya University（名古屋大学） ； National Institute of Informatics（国立情报学研究所） 纠错

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

AI总结 提出DeSRPA框架，通过推理时干预冻结骨干模型，利用双层控制向量机制解耦认知推理与副语言表达，在语音角色扮演中实现个性与情感一致性，超越端到端微调方法。

Comments Accepted to INTERSPEECH 2026

FLAP: FOV-Constrained Active Perception Planning for Prior-Map-Free 3D Navigation

FLAP: 面向无先验地图3D导航的视场约束主动感知规划

Mengke Zhang, Sitong Li, Tiancheng Lai, Ruitian Pang, Mingxuan Zhang, Qingcheng Chen, Fei Gao, Chao Xu, Yanjun Cao

机构 * The State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室） ； Huzhou Institute, Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） ； Huzhou Key Laboratory of Autonomous System（湖州市自动驾驶系统重点实验室） ； Shanghai Institute of Special Equipment Inspection and Technical Research Co., Ltd（上海市特种设备监督检验技术研究院有限公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出一种将主动感知直接融入轨迹优化的规划框架，通过传感器坐标系下的视场几何约束和速度触发机制，在保证安全的同时提升效率，并支持任意3D机动。

Comments 18 pages, 19 figures

HATS: A Human-Agent Teleoperation System for Multi-Arm Data Collection

HATS：用于多臂数据收集的人-智能体遥操作系统

Zesen Lin, Jian-Jian Jiang, Haoming Cen, Xiao-Ming Wu, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 提出HATS系统，由单操作员借助MLLM智能体控制两主臂和两辅助臂，实现高效多臂数据收集，性能媲美双人专家团队。

SemGeoNav:A Safety-Guided Visual Navigation Approach with Semantic Reasoning and Geometric Planning

SemGeoNav：一种结合语义推理与几何规划的安全引导视觉导航方法

Yu Liu, Zongyang Chen, Yan Guo, Chao Liu, Xianfei Pan

机构 * College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学智能科学学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出SemGeoNav分层视觉导航框架，融合端到端模型的高层语义推理与几何方法的可靠局部规划，实现鲁棒图像导航并显著提升避障能力，在真实机器人上优于ViNT和NoMaD。

Comments The paper has been accepted by ICGNC 2026

GraphWorld: Long-Horizon Planning with World Models for End-to-End Autonomous Driving

GraphWorld: 基于世界模型的长时域规划实现端到端自动驾驶

Ziying Song, Caiyan Jia, Lin Liu, Lei Yang, Shengkai Zhang, Feiyang Jia, Fengda Zhao, Peiliang Wu, Shaoqing Xu, Chen Lv, Yadan Luo

机构 * Beijing Key Laboratory of Traffic Data Mining and Embodied Intelligence, School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院，交通数据挖掘与具身智能北京市重点实验室） ； School of Artificial Intelligence (School of Software), Yanshan University（燕山大学人工智能学院（软件学院）） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； University of Macau（澳门大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出GraphWorld框架，通过潜在世界建模增强长时域规划，利用自车中心交互图建模邻车关系，并基于世界状态条件规划实现安全轨迹生成，显著降低碰撞率。

Comments 16 pages, 5 figures

Understanding and Modeling Perceived Cognitive and Physical Strain Dynamics for Planning-Oriented Human-Robot Collaboration in Prefabricated Construction

理解与建模感知的认知和体力应变动态：面向预制建筑中规划导向的人机协作

Yifan Wang, Bo Xiao, Shane T. Mueller

机构 * Department of Civil, Environmental, and Geospatial Engineering, Michigan Technological University（土木、环境与地理空间工程系，密歇根技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本研究通过受控重复工作-休息实验，建立基于经验数据的线性混合效应模型描述认知应变积累和非线性恢复，为预制建筑中人机协作的规划提供依据。

Comments 53 pages, 15 figures

Exact, Efficient, and Safe Occlusion-Aware Planning Using AH-Polyhedrons

使用AH-多面体的精确、高效且安全的遮挡感知规划

Long Kiu Chung, David Isele, Toktam Mohammadnejad, Faizan M. Tariq, Sangjae Bae, Shreyas Kousik, Jovin D'sa

机构 * Honda Research Institute (HRI)（本田研究所） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出APRO框架，利用博弈论主动感知和AH-多面体可达性分析，通过线性规划实现精确安全验证，解决自动驾驶代客泊车中的遮挡问题，达到100%安全率且实时。

Comments 8 pages, 3 figures

Semidefinite Relaxations for Collision-Free Motion Planning

无碰撞运动规划的半定松弛

Bernhard Paus Graesdal, Alexandre Amice, Pablo A. Parrilo, Russ Tedrake

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院电气工程与计算机科学系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究点机器人通过球形障碍物的无碰撞运动规划，提出半定松弛方法，理论分析其紧性并利用对称性降低计算复杂度，比直接非线性规划快10-100倍。

Y-BotFrame: An Extensible Embodied Agent Framework for Quadruped Robot Assistants

Y-BotFrame：一种用于四足机器人助手的可扩展具身智能体框架

Luyao Zhang, Ke Li, Yuan Ding, Xulong Zhao, Guo Yu, Chengwei Yan, Fuyu Dong, Jiawei Hu, Di Wang, Nan Luo, Gang Liu, Quan Wang

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出Y-BotFrame框架，集成多模态感知与大语言模型认知核心，将自然语言指令映射为可执行任务单元，实现无遥控器的人机协作，支持模块化扩展。