在自动驾驶应用中，使用的激光雷达大多是三维激光雷达。此类传感器使用从传感器传播的多束不同倾角的旋转激光，以提供周围环境的三维点云表示。
过滤
根据所需的效果，可以使用多种不同的方法对数据进行过滤。例如，利用条件滤波器的先验知识对点云中的特定点/平面/区域进行定向过滤，如果形状是先验已知的，则使用参数模型滤波器。使用统计离群点去除法去除物体周围的噪声数据，使用体素网格法将高密度三维激光雷达点云向下采样为体素，以及使用 RANSAC 算法去除地平面。
细分
人类的眼睛天生就能从嘈杂的背景中高效地检测出物体和形状。它可以观察嘈杂的点云图像，并指出任何物体或形状。然而，要对机器进行编程来完成这一过程并非易事。以下是点云分割算法的几个示例。
我们可以使用 RANSAC 算法找到适合点云的表面平面（例如，地面与附近建筑物的表面）。分割过程也可在事先了解不同形状（如圆柱体）的情况下使用。
区域生长算法根据平滑度约束条件合并足够接近的点，从而创建属于物体表面的簇。
为了通过分而治之的策略提高点云处理速度，我们可以根据点云中的点到一些中心位置的距离（欧氏聚类）来分割这些点。
使用体素化技术识别物体特征
就像模糊技术能提高算法在嘈杂图像中检测物体的能力一样，我们的系统也能用于识别点云数据中的突出特征。在二维图像分析中，对图像进行过度分割并对像素相似的区域（称为超像素）进行分组，可以减少计算成本较高的算法必须考虑的区域数量。对于三维激光雷达数据，过采样和有噪声的三维点云数据被聚类为超像素（超像素的三维类似物）。
结论
点云数据处理是任何激光雷达传感器系统的关键环节。L4B Software可为汽车系统（包括摄像头、激光雷达和雷达）的开发和集成提供完整的产品生命周期管理。
