本文提出了一种融合了激光雷达和相机信息的语义栅格生成架构，即 LiDAR-Aided Perspective Transform Network（LAPTNet），通过使用 LiDAR 点云的 3D 信息，LAPTNet 能够将相机平面中的特征与鸟瞰图中的特征相匹配，而无需预测场景深度信息，相较于最先进的仅使用相机的方法，在 NuScenes 数据集验证集中，LAPTNet 对于所提出的类别比竞争方法的改进高达 8.8 个点（或 38.13％）。

Nov, 2022

本文提出了针对 LiDAR 数据的新型自动驾驶车辆的语义分割算法 PolarNet，通过極坐标系间接对齐分割网络的注意力，解决了点云分布不均等问题。在三个不同的真实城市 LiDAR 单次扫描数据集中，该编码方案显著提高了平均交并比，同时保持了接近实时的吞吐量。

Mar, 2020

该研究设计了 FPS-Net 网络，利用点云投影图像的不同特征进行多模态特征融合，旨在优化点云的分段。该网络的有效性在广泛实验中得到证明，可以实现优于现有方法的语义分割，并且引入的多模态融合思想也兼容于典型的投影方法。

Mar, 2021

本文介绍了一种利用多模态传感器数据进行多模态感知和预测的方法，采用一种自上而下的语义网格表示形式，对不同模态的传感器数据进行统一的表达，使得预测和融合更加简单可行。

Jun, 2020

本文提出了一种基于三维激光雷达测距扫描和神经网络对语义信息进行提取的建图及定位方法，实现了对运动物体的有效滤波和语义信息约束下的扫描匹配，与现有基于几何约束的方法相比，实验结果表明其性能更优。

May, 2021

本文提出了一种通过 LiDAR 测量单独重建大规模三维语义场景的新方法，使用隐式表示进行建模。通过浅层多层感知机（MLPs）从隐式特征解码出语义信息和有符号距离值，并采用自监督策略和伪监督策略进行隐式特征和 MLPs 参数的联合优化，最后利用 Marching Cubes 算法对场景进行推断阶段的细分和可视化。与当前最先进的 3D 建图方法相比，我们的框架在三个真实数据集，SemanticKITTI，SemanticPOSS 和 nuScenes 上表现出了很高的效果和效率。

Nov, 2023

这篇论文提出了一种基于多视角融合的 3D 点云语义分割方法，通过对球面和鸟瞰图进行高效的二维卷积神经网络分割，结合两个视角的分割结果，有效缓解了单个视角方法中存在的信息损失问题，既能提高准确率又能保证速度，在 SemanticKITTI 数据集上实现了高准确率（mIoU 为 55.5），同时比目前最先进的基于投影的方法 RangeNet++ 和 PolarNet 分别快 1.6 倍和 3.1 倍。

Nov, 2020

通过稀疏跨尺度注意力网络，结合全局体素编码注意力捕捉实例上下文的长距离关系，以提高过分割大型对象的回归精度，并采用实例中心的稀疏无类表示来处理面积聚合点，实现稀疏卷积以减少网络计算量。在 SemanticKITTI 数据集上，我们的方法在 3D LiDAR 全景分割任务中取得了很大进展，以实时推理速度获得了第一名。

Jan, 2022

本研究采用最新的图像和点云分割技术，在卷积神经网络体系结构和 point-wise 组件中应用 KPConv，从而在对 LiDAR 扫描进行分割的任务中实现更好的准确性。已经在 SemanticKITTI 基准测试中超过了当前最佳方法，达到了 63.1 的 mIoU。

Jul, 2020

提出了一种名为 LCPR 的新型神经网络，该网络融合 LiDAR 点云和多视角 RGB 图像，生成环境的具有区分性和偏航旋转不变性的表示，从而提高了地点识别性能并保持了对视角变化的强鲁棒性。

Nov, 2023