AI Agent

SCOUT: Semantic scene COverage via Uncertainty-guided Traversal

SCOUT: 基于不确定性引导遍历的语义场景覆盖

Junyu Mao, Sara Ayoubi, Vishnu D. Sharma, Ilija Hadžić, Matthew Andrews

机构 * Nokia Bell Labs, France（诺基亚贝尔实验室，法国） ； Nokia Bell Labs, Murray Hill, NJ, USA（诺基亚贝尔实验室，美国，新泽西州 Murray Hill） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Locus Robotics（Locus机器人技术公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SCOUT框架，通过不确定性引导的遍历规划与概率场景图构建的闭环，使机器人主动探索并逐步理解环境，实现语义场景完整性作为操作目标。

Comments 2026 ICRA Workshop on Uncertainty in Open World Robotics

A Geometric Gaussian Mixture Representation of Plane Curves

平面曲线的几何高斯混合表示

Ali Darijani, Benedikt Stratmann, Jürgen Beyerer

机构 * Fraunhofer IOSB（弗劳恩霍夫研究所） ； KIT, IES（卡尔斯鲁厄理工学院，信息工程系） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种用户定义的平面曲线概率多边形表示，通过为每个线段赋予法向不确定性参数，构造高斯混合模型，保留局部几何与法向不确定性，适用于多种曲线类型。

When the Chain of Thought Knows Better: Failure Modes in Multi-Turn Reasoning Models

当思维链更清楚时：多轮推理模型的失败模式

Sai Kartheek Reddy Kasu, Nils Lukas, Samuele Poppi

专题命中 规划决策 ：分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG；agentic(comments)

AI总结 提出CoT-Output 2x2安全矩阵诊断多轮推理模型隐藏的时间动态失败，发现监督悖论和上下文注入失败两种可复现漏洞。

Comments Accepted at the ICML 2026 Workshop on Failure Modes in Agentic AI (FAGEN)

RKSC: Reasoning-Aware KV Cache Sharing and Confident Early Exit for Multi-Step LLM Inference

RKSC：面向多步LLM推理的感知推理的KV缓存共享与自信提前退出

Anirudh Sekar

机构 * Anirudh Sekar（安尼鲁德·塞卡） 纠错

专题命中 规划决策 ：分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG；agentic(comments)

AI总结 提出RKSC框架，通过注意力相似性KV共享、置信门控提前退出和推理选择性块缓存管理，消除多分支LLM推理中的结构冗余，实现平均3.008倍加速，错误率仅0.37%。

Comments Accepted to the ICML 2026 Workshop on Statistical Frameworks for Uncertainty in Agentic Systems

Image-Conditioned Diffusion Models for Quality Assurance of Organ-at-Risk Segmentations in Radiotherapy

用于放疗中危及器官分割质量保证的图像条件扩散模型

Clea Dronne, Catharine H Clark, Xavier Loizeau, Elizabeth Miles, Peter Hoskin, Jamie R McClelland

机构 * UCL Hawkes Institute（UCL霍克斯研究所） ； University College London（伦敦大学学院） ； National Physical Laboratory（英国国家物理实验室） ； University College London Hospital（伦敦大学学院医院） ； National Radiotherapy Trials Quality Assurance Group（国家放射治疗试验质量保证组） ； Mount Vernon Hospital（芒特弗农医院） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究针对放疗中危及器官分割审阅耗时主观的问题，对比VAE框架与图像条件分割扩散模型，发现后者能更一致地定位细微边界错误，为分割质量保证提供了有前景的框架。

Comments Submitted to the MICCAI 2026 UNSURE Workshop

A fast improved quasi-physical dynamic algorithm for efficient wireless coverage in convex polygonal regions

用于凸多边形区域高效无线覆盖的快速改进类物理动态算法

Zeping Yi, Yongjun Wanga, Baoshan Wang, Jian Zhang, Songyi Liu

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对凸多边形无线节点部署问题，提出改进类物理动态算法IQPD，通过保结构初始化、精细化虚拟力模型与边界环绕策略，实现更高的覆盖率与节点利用率，性能优于多种元启发式算法。

Atomic Common-Day Invoice Clearing under Causal Daily Scheduling: Path-Enabled and Bounded-Cycle Policies

因果每日调度下的原子日常发票清算：路径启用与有界周期策略

Peplluis Esteva de la Rosa, Sai Srikanth Madugula

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 该研究针对企业作为债权债务人的迟付款压力，开发原子记录时间发票图的路径启用清算方法，经749952张发票实证，其应付账款减少幅度优于长度8的周期净额结算，为异步代理间清算提供策略依据。

Enhancing Sim2Real Transfer for Torque-Controlled Robots through Real2Sim Dynamics Estimation and Reinforcement Learning

通过Real2Sim动力学估计与强化学习增强力矩控制机器人的Sim2Real迁移

Davide Bargellini, Alex Pasquali, Andrea Govoni, Riccardo Zanella, Gianluca Palli

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） ； University of Twente（特文特大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本研究提出Real2Sim2Real流水线，结合轨迹匹配等方法校准7自由度Franka Emika Panda机器人动力学，训练TQC智能体，实现力矩控制机器人Sim2Real迁移，提升了跟踪精度与鲁棒性。

Comments 6 pages, 8 figures. Presented at the 2026 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM 2026)

Integrating Prognostics, Maintenance, and Tail Assignment under Remaining Useful Life Uncertainty: A Stochastic Optimisation Approach for Airline Reliability

在剩余使用寿命不确定性下整合 prognostics、维护与尾部分配：一种面向航空公司可靠性的随机优化方法

Benno Käslin, Marta Ribeiro, Dimitrios Zarouchas, Manuel Arias Chao

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究针对航空公司运营中 RUL 不确定性下 TA 与 MS 单独优化的问题，提出联合整合 TA、MS 与 PdM 的随机优化框架，经真实数据验证可降低运营风险。

Unfolding the Interdisciplinary Complexities of Climate Science: Fuxi-Climate Foundational Model

解析气候科学的跨学科复杂性：伏羲气候基础模型

Zhengyu Shi, Shaojie Shi, Rui Xu, Bohao Lv, Zhichao Chen, Jiaran Hao, Zijian Chen, Weiqi Tang, Yuan Qi, Yinghui Xu, Libo Wu

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 该研究提出气候专用大型语言模型Fuxi-Climate基础模型，其在跨学科气候推理中性能更稳定，能实现高权衡覆盖度与不确定性感知推理，可为气候风险分析及智能体决策系统提供支撑。

Comments 28 pages, 17 figures

ViSMoE: Visual-Aware Sparse Mixture-of-Experts for Embodied Referring Expression Grounding

ViSMoE：面向具身指代表达接地的视觉感知稀疏混合专家模型

Shuo Feng, Piji Li

机构 * College of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 针对现有具身指代表达接地方法无法区分视角与物体导致表示模糊的问题，提出带视觉感知路由策略的ViSMoE框架，在REVERIE和SOON数据集上性能优于现有SOTA方法。

Comments Accepted by ICANN 2025

UrbanGazeVis: A Visualization System for Analyzing Eye-Tracking Data on Urban Safety Perception

UrbanGazeVis：用于分析城市安全感知眼动数据的可视化系统

Andres De La Puente, Felipe Moreno, Luis Sante, Mauro Diaz, Jorge Poco

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本研究开发UrbanGazeVis可视化系统，通过30名参与者使用HoloLens 2分析150张里约街景的眼动数据，揭示注视与城市安全感知的关联，为城市设计提供见解。

Journal ref Computers & Graphics, 2026

Active Interaction-Aware Model Predictive Path Integral via Ego-Conditioned Generative Predictions

基于自车条件生成预测的主动交互感知模型预测路径积分方法

Khaled A. Mustafa, Mohamed-Khalil Bouzidi, Christian Schlauch, Ahmad Gazar, Nadja Klein, Joerg Reichardt, Javier Alonso-Mora

机构 * TU Delft（代尔夫特理工大学） ； Aumovio SE（奥莫维奥股份公司） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出将自车条件生成自回归预测模型集成到MPPI控制的规划框架，通过嵌套采样评估代价与风险，使自车主动探测交互、降低歧义，仿真显示其安全效率优于传统方法。

Topology of a Smile: Persistent Homology in Dental Imaging

微笑的拓扑：牙科成像中的持续同调

Leon Dahlmeier, Sara Kališnik, Albert Mehl, Bastian Rieck

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； PSU（宾夕法尼亚州立大学） ； University of Zürich（苏黎世大学） ； University of Fribourg（弗里堡大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究将拓扑数据分析中的持续同调与支持向量机结合，实现CBCT扫描中牙齿分类与诊断，准确率优于CNN，为牙科成像的自动化分析提供了新方法。

Stochastic Dynamics of Low Earth Orbit Near Full Capacity

近地轨道接近满容量时的随机动力学

Priyank Behera, Aditya S. Gopalan, Harsha Honnappa

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究针对近地轨道容量评估的确定性模型缺陷，构建两物种Lotka–Volterra模型的随机扩展，揭示不同时间尺度下的Kessler级联特性，指出碎片失控概率高于确定性预测，需考虑碰撞动力学方差。

Roadside-Cooperative Autonomous Driving: From Data Platform to Vision-Language End-to-End Reasoning

路侧协同自动驾驶：从数据平台到视觉-语言端到端推理

Yitao Xu, Tong Wu, Yiyan Wu, Guoji Xu, Yanbo Jiang, Jiahao Wang, Zehong Ke, Junkai Jiang, Fang Zhang, Jianqiang Wang

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对现有V2X基准的局限，推出V2XBench平台与Chat-V2XBench数据集，提出AURORA端到端协同驾驶框架，其在严重遮挡场景下路径完成率达98.21%、驾驶得分76.02，开创了可扩展的V2X-VLM范式。

Comments 15 pages, 5 figures, under review

Multi-Objective Deep Reinforcement Learning for Secure and Stable Power System Operation

面向安全与稳定电力系统运行的多目标深度强化学习

Ioannis Papadopoulos, Georgios Tsaousoglou, Johanna Vorwerk

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 针对电力系统多目标运行需求，提出统一控制的深度强化学习智能体，兼顾热安全与关键模式阻尼，在扰动下实现更好的运行平衡与性能提升。

A Collaborative Multi-Modality Interaction for VLA-based End-to-End Autonomous Driving

面向基于视觉-语言-动作（VLA）的端到端自动驾驶的协同多模态交互

Jingtao Sun, Xiaohai He, Yike Zhang, Dong Huang, Yaonan Wang, Ajmal Mian, Mike Zheng Shou

机构 * National University of Singapore (NUS)（新加坡国立大学） ； Hunan University（湖南大学） ； The University of Western Australia (UWA)（西澳大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文针对现有VLA自动驾驶模型决策不可靠、多模态交互不足的问题，提出含三类核心组件的多模态交互与多轨迹规划系统，实验显示其在安全推理与场景感知上优于现有系统。

Multi-Modal Traffic Sign Detection with Semantic Attributes for Autonomous Driving

面向自动驾驶的结合语义属性的多模态交通标志检测

Meda Lazar, Sourab Sridhar, Shashwata Gupta, Alexandra Tripcea, Varun Ravi, Senthil Yogamani

机构 * Arriver System Software S.r.l.（Arriver系统软件有限责任公司） ； Qualcomm Auto Ltd Sweden Filial（高通汽车有限公司瑞典分公司） ； Qualcomm Auto Ltd.（高通汽车有限公司） ； Qualcomm Technologies, Inc（高通技术公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对自动驾驶中交通标志检测的跨区域泛化差、远距离小目标检测弱、跟踪易受透视畸变影响的问题，提出多模态框架，结合LiDAR与相机，引入强度感知可变形融合模块、双运动模型跟踪器及语义属性分类流水线，在多国数据集上取得低漏检率，实现全球可泛化的商用级交通标志感知。

Routing Before Looking: Query-Adaptive Evidence Acquisition for Long-form Video Understanding

先路由后查看：面向长视频理解的查询自适应证据获取

Tianyue Wang, Xuying Wu, Yuxiang Ma, Ruiming Liang, Jiaxuan Kang, Yanchao Hao, Zheng Wei, Leigang Qu, Haiyun Guo, Jinqiao Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tencent（腾讯） ； Wuhan University（武汉大学） ； Southeast University（东南大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对长视频理解中查询需求与证据获取策略不匹配的问题，提出Route2Look框架，通过查询自适应路由策略选择证据获取工具，实现最优性能与帧效率。

Comments Accept to EMNLP 2026

Nonlinear Model Predictive Control for Trajectory Tracking of Differentially Flat Fixed-Wing Aerial Systems

差分平坦固定翼航空系统轨迹跟踪的非线性模型预测控制

Nishanth Bobbili, Pratyaksh Rao, Luca Morando, Luca Masci, Giuseppe Loianno

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种融合差分平坦性轨迹生成与非线性模型预测控制（NMPC）的统一框架，嵌入感知风的采样策略，经仿真与实飞验证，可提升固定翼无人机复杂轨迹跟踪的精度与鲁棒性。

From Urban Mobility to Epidemic Dynamics: A Mixture-of-Experts Framework with Preference Alignment for Policy Scenario Simulation

从城市流动性到流行病动力学：用于政策情景模拟的带偏好对齐的混合专家框架

Yun Ye, Arsalan Dezhkam, Junyuan Liu, Xinglei Wang, Tao Cheng

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 该研究提出带偏好对齐的混合专家框架UrbanShare-MoE-PA，通过智能体级流动性建模连接政策、行为与流行病模拟，评估了不同封锁政策的流行病-活动权衡，为NPI情景分析提供了可解释工具。

RISE: Adaptive Imagination for World Action Models

RISE：面向世界动作模型的自适应想象

Hongbo Lu, Liang Yao, Chenghao He, Hao Han, Fan Liu, Wenlong Liao, Tao He, Pai Peng

机构 * COWARobot Co. Ltd（科沃机器人有限公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hohai University（河海大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对现有WAM固定想象预算的缺陷，提出自适应框架RISE，构建反事实数据集CounterDrive，在NAVSIM和nuScenes上验证其规划性能更优且可跨WAM架构通用。

Maximum Covering Network Design on Graphs with Low Connectivity: Dynamic Programming and Block-Cut Trees

低连通图上的最大覆盖网络设计：动态规划与块-割树

Felix Rauh, Jannik Matuschke, Hande Yaman

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对低连通图上的最大覆盖网络设计问题，开发利用割点分解的动态规划框架，在多数测试案例中性能优于直接求解，还可生成完整的覆盖-预算曲线。

ResiliFlow: An Open Transport World Model for Infrastructure Perception and Disaster Resilience

ResiliFlow：面向基础设施感知与灾害韧性的开放交通世界模型

Junxiang Xu, Vinayak Dixit, S. Travis Waller, Divya Jayakumar Nair, Qianwen, Guo, Sisi Jian, Xiao Wen, Ashutosh Ashutosh, Sunhyung Yoo, Julius Secadiningrat, Jingni Guo

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 ResiliFlow是面向基础设施感知与灾害韧性的开放交通世界模型平台，整合两类工作空间功能，实现交通模型的可检查复用，支撑研究协作与公众监督。

AsymFeX: A Symmetry-Driven Framework for Ischemic Stroke Segmentation Across Imaging Modalities and Stroke Stages

AsymFeX：一种用于跨成像模态和卒中阶段的缺血性卒中分割的对称性驱动框架

Maunil Shah, Vaanathi Sundaresan

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 该研究提出与nnU-Net兼容的两阶段3D分割方法AsymFeX，通过对称性驱动设计跨模态跨卒中阶段实现缺血性卒中分割，在AISD等数据集上性能优于现有方法，具备临床应用潜力。

Video2DoorTraversal: Push Door Traversal via Simulated Door Twins

Video2DoorTraversal：通过模拟门孪生体实现推门穿越

Xincheng Tang, Yiji Chen, Youhan Xie, Wanyu Li, Zhengjie Shu, Lai Jiang, Wenkang Hu, Yitong Li, Jinchuang Zhang, Xibin Song, Ruigang Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； NeoWa Robotics（NeoWa机器人公司） ； Shandong University（山东大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出Video2DoorTraversal框架，通过DoorTwin重构门孪生体，训练ArticuACT策略，实现轮腿式移动机械手开门穿越，在真实门与未见门上分别达到96.57%和80.95%的成功率。

Comments 8 pages, 6 figures

New Complexity Results for Fair Repetitive Scheduling

公平重复调度的新复杂性结果

Moran Koren, Michael L. Pinedo, Dvir Shabtay

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文针对单机器公平重复调度问题，解决了前人研究中遗留的三个复杂性问题，为该领域提供了新的理论进展。

Comments 12 pages

Keeping the Franka Emika Panda alive: a ROS 2 stack with a reliable position interface

保持Franka Emika Panda机器人正常运行：具备可靠位置接口的ROS 2软件栈

Antonio Langella, Davide Risi, Vincenzo Petrone, Enrico Ferrentino, Pasquale Chiacchio

机构 * University of Salerno（萨勒诺大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出开源ROS 2软件栈，解决Franka Emika Panda机器人外部位置接口不可靠问题，经多场景验证，降低人机协作应用开发门槛。

Comments 12 pages, 10 figures, submitted to ICINCO 2026

SAGE: Ergodic Control for Autonomous and Adaptive Inspection of Subsea Infrastructure

SAGE：用于海底基础设施自主与自适应巡检的遍历控制

Markus Buchholz, Ignacio Carlucho, Yvan R. Petillot

机构 * Norwegian Defence Research Establishment (FFI)（挪威国防研究机构） ； School of Engineering & Physical Sciences, Heriot-Watt University（赫瑞瓦特大学工程与物理科学学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)

AI总结 针对海底采油树巡检的风险动态变化问题，提出SAGE遍历控制架构，按实时传感器风险分布分配航行器时间，相比固定A*路径更频繁巡检高风险阀门，缩短泄漏未被发现的时间，且无需人工重新规划。

Comments This work has been accepted to the IEEE IROS 2026 AQ2UASIM workshop