Sem-RaDiff: Diffusion-Based 3D Radar Semantic Perception in Cluttered Agricultural Environments

📄 arXiv: 2509.02283v2 📥 PDF

作者: Ruibin Zhang, Fei Gao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-02 (更新: 2025-09-03)

💡 一句话要点

提出基于雷达的3D环境感知框架以解决农业环境中的感知挑战

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 雷达感知 3D环境感知 农业机器人 扩散模型 稀疏网络 语义分割 信号处理

📋 核心要点

  1. 现有的光学传感器在农业环境中容易受到遮挡和污染，导致感知性能下降。
  2. 本文提出了一种基于雷达的3D环境感知框架，包含信号增强、扩散模型学习和稀疏3D网络处理等模块。
  3. 实验结果显示，该方法在结构和语义预测上优于现有技术，且计算和内存成本显著降低。

📝 摘要（中文）

准确且稳健的环境感知对于机器人自主导航至关重要。现有方法通常依赖光学传感器（如相机、激光雷达），但在视觉遮挡情况下性能会下降。本文聚焦于农业场景，提出了一种基于雷达的3D环境感知框架，利用雷达的强穿透能力，设计了三个核心模块以实现密集且准确的语义感知。通过在真实农业场景中收集的数据进行广泛的基准比较和实验评估，结果表明该方法在结构和语义预测性能上优于现有方法，同时计算和内存成本分别降低了51.3%和27.5%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决农业环境中机器人感知的准确性和鲁棒性问题，现有光学传感器在复杂环境中容易受到遮挡和污染，导致性能下降。

核心思路：通过利用雷达的强穿透能力，提出了一种新的3D环境感知框架，旨在提高在复杂农业场景中的感知精度和效率。

技术框架：该框架包括三个核心模块：1) 并行帧累积以增强雷达原始数据的信噪比；2) 基于扩散模型的分层学习框架，过滤雷达副瓣伪影并生成细粒度的3D语义点云；3) 专门设计的稀疏3D网络，优化处理大规模雷达原始数据。

关键创新：最重要的创新在于结合了扩散模型与稀疏3D网络，能够有效处理雷达数据中的噪声和伪影，生成高质量的3D语义信息。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数以优化语义分割和结构重建，同时在网络结构中引入了稀疏处理机制，以适应大规模数据的处理需求。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在结构和语义预测性能上优于现有技术，计算和内存成本分别降低了51.3%和27.5%。此外，该方法能够完整重建和准确分类薄结构，如杆和电线，显示出其在密集和准确的3D雷达感知中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括农业机器人、无人机监测和环境监测等。通过提高在复杂环境中的感知能力，该框架能够显著提升机器人在农业作业中的自主导航和决策能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Accurate and robust environmental perception is crucial for robot autonomous navigation. While current methods typically adopt optical sensors (e.g., camera, LiDAR) as primary sensing modalities, their susceptibility to visual occlusion often leads to degraded performance or complete system failure. In this paper, we focus on agricultural scenarios where robots are exposed to the risk of onboard sensor contamination. Leveraging radar's strong penetration capability, we introduce a radar-based 3D environmental perception framework as a viable alternative. It comprises three core modules designed for dense and accurate semantic perception: 1) Parallel frame accumulation to enhance signal-to-noise ratio of radar raw data. 2) A diffusion model-based hierarchical learning framework that first filters radar sidelobe artifacts then generates fine-grained 3D semantic point clouds. 3) A specifically designed sparse 3D network optimized for processing large-scale radar raw data. We conducted extensive benchmark comparisons and experimental evaluations on a self-built dataset collected in real-world agricultural field scenes. Results demonstrate that our method achieves superior structural and semantic prediction performance compared to existing methods, while simultaneously reducing computational and memory costs by 51.3% and 27.5%, respectively. Furthermore, our approach achieves complete reconstruction and accurate classification of thin structures such as poles and wires-which existing methods struggle to perceive-highlighting its potential for dense and accurate 3D radar perception.