激光雷達目標檢測：3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與點云特征提取

激光雷達(LiDAR)作為自動駕駛、機器人感知與三維建模的核心傳感器，其目標檢測技術(shù)正經(jīng)歷從傳統(tǒng)規(guī)則算法到深度學習方法的范式轉(zhuǎn)變。3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(3D CNN)與點云特征提取技術(shù)的結(jié)合，為復雜場景下的目標識別提供了高效解決方案。本文將從技術(shù)原理、方法分類、應(yīng)用挑戰(zhàn)及未來趨勢四個維度，系統(tǒng)解析激光雷達目標檢測的核心邏輯。