P3：面向约束扩散控制的持续粒子规划

P3 提出一种基于序列蒙特卡洛的扩散控制框架，在重规划步骤间维护加权候选轨迹群体，通过约束感知加权与重采样在不重训扩散模型的前提下满足测试时约束。理论分析表明重加噪深度控制已保留轨迹的路线稳定性，且保留稀有分离路线所需粒子数远少于从头采样。在迷宫导航任务中，P3 相比重新生成群体或约束优化修正单条采样轨迹的方法规划更快，减少路线切换并提升成功率，且每次重规划所需去噪迭代更少。