3D-CovDiffusion: 3D-Aware Diffusion Policy for Coverage Path Planning
作者: Chenyuan Chen, Haoran Ding, Ran Ding, Tianyu Liu, Zewen He, Anqing Duan, Dezhen Song, Xiaodan Liang, Yoshihiko Nakamura
分类: cs.RO
发布日期: 2025-10-03
💡 一句话要点
提出3D-CovDiffusion，用于生成高覆盖率的工业表面处理轨迹
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 扩散模型 轨迹生成 覆盖路径规划 工业机器人 表面处理
📋 核心要点
- 传统轨迹生成方法受限于预定义函数形式，难以处理复杂任务且泛化性差，需要更具表达力的生成模型。
- 3D-CovDiffusion通过扩散模型迭代去噪轨迹，并结合噪声调度和条件机制，实现平滑运动和灵活的任务适应。
- 实验表明，该方法显著提升了轨迹连续性、表面覆盖率和泛化能力，无需针对特定类别的模型。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种端到端的框架，即3D-CovDiffusion，用于生成长而平滑的轨迹，明确针对各种工业任务（包括抛光、机器人喷漆和喷涂）中的高表面覆盖率。传统方法受到预定义函数形式的根本限制，限制了它们可以表示的轨迹形状，并且难以处理复杂多样的任务。此外，它们的泛化能力较差，通常需要手动重新设计或进行广泛的参数调整才能应用于新场景。这些限制突出了对更具表现力的生成模型的需求，使得基于扩散的方法成为轨迹生成的引人注目的选择。通过使用精心学习的噪声调度和条件机制迭代地对轨迹进行去噪，扩散模型不仅确保了平滑和一致的运动，而且还灵活地适应任务上下文。实验表明，我们的方法提高了轨迹连续性，保持了高覆盖率，并推广到未见过的形状，为跨工业表面处理任务的统一端到端轨迹学习铺平了道路，而无需特定于类别的模型。平均而言，与先前方法相比，我们的方法将逐点Chamfer距离提高了98.2％，平滑度提高了97.0％，同时将表面覆盖率提高了61％。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决工业表面处理任务中，传统轨迹生成方法难以生成高覆盖率、平滑且具有良好泛化性的轨迹的问题。现有方法通常依赖于预定义的函数形式，这限制了它们所能表示的轨迹形状，使其难以适应复杂多样的任务场景。此外，当应用于新的场景时，这些方法往往需要手动重新设计或进行大量的参数调整，泛化能力较差。
核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型强大的生成能力，通过迭代地对轨迹进行去噪，生成高质量的轨迹。扩散模型能够学习到复杂的数据分布，从而生成更具表现力的轨迹。同时，通过精心设计的噪声调度和条件机制，可以保证生成的轨迹具有良好的平滑性和一致性，并能够灵活地适应不同的任务上下文。
技术框架：3D-CovDiffusion框架主要包含以下几个阶段：1）轨迹初始化：使用随机噪声初始化轨迹；2）扩散过程：逐步向轨迹添加噪声，直至轨迹完全变为噪声；3）逆扩散过程：通过扩散模型逐步从噪声中恢复出轨迹，并在每一步进行条件约束，例如表面覆盖率等；4）轨迹优化：对生成的轨迹进行优化，进一步提高其质量。
关键创新：该论文的关键创新在于将扩散模型应用于轨迹生成任务，并设计了一种3D感知的扩散策略，能够显式地优化表面覆盖率。与传统的轨迹生成方法相比，该方法能够生成更具表现力、更高质量的轨迹，并且具有更好的泛化能力。此外，该方法无需针对特定类别的模型，可以实现跨工业表面处理任务的统一端到端轨迹学习。
关键设计：论文中使用了Point-wise Chamfer Distance作为评估轨迹与目标表面之间距离的指标，并将其作为损失函数的一部分，用于指导扩散模型的训练。此外，论文还设计了一种基于Transformer的扩散模型，用于学习轨迹的噪声分布。在训练过程中，使用了精心设计的噪声调度策略，以保证扩散过程的稳定性和逆扩散过程的效率。
📊 实验亮点
实验结果表明，与现有方法相比，3D-CovDiffusion在轨迹连续性、表面覆盖率和泛化能力方面均有显著提升。具体而言，该方法将逐点Chamfer距离降低了98.2%，平滑度提高了97.0%，同时将表面覆盖率提高了61%。这些结果表明，该方法能够生成更高质量的轨迹，并更好地适应不同的工业表面处理任务。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于工业自动化领域，例如机器人抛光、喷漆、喷涂等表面处理任务。通过生成高质量的轨迹，可以提高生产效率、降低人工成本，并改善产品质量。此外，该方法还可以应用于其他需要轨迹生成的任务，例如机器人焊接、切割等。未来，该研究有望推动工业机器人的智能化和自动化水平。
📄 摘要（原文）
Diffusion models, as a class of deep generative models, have recently emerged as powerful tools for robot skills by enabling stable training with reliable convergence. In this paper, we present an end-to-end framework for generating long, smooth trajectories that explicitly target high surface coverage across various industrial tasks, including polishing, robotic painting, and spray coating. The conventional methods are always fundamentally constrained by their predefined functional forms, which limit the shapes of the trajectories they can represent and make it difficult to handle complex and diverse tasks. Moreover, their generalization is poor, often requiring manual redesign or extensive parameter tuning when applied to new scenarios. These limitations highlight the need for more expressive generative models, making diffusion-based approaches a compelling choice for trajectory generation. By iteratively denoising trajectories with carefully learned noise schedules and conditioning mechanisms, diffusion models not only ensure smooth and consistent motion but also flexibly adapt to the task context. In experiments, our method improves trajectory continuity, maintains high coverage, and generalizes to unseen shapes, paving the way for unified end-to-end trajectory learning across industrial surface-processing tasks without category-specific models. On average, our approach improves Point-wise Chamfer Distance by 98.2\% and smoothness by 97.0\%, while increasing surface coverage by 61\% compared to prior methods. The link to our code can be found \href{https://anonymous.4open.science/r/spraydiffusion_ral-2FCE/README.md}{here}.