雷达学报

作者：宋绍京, 李新建, 方非易

单位：1.上海第二工业大学计算机与信息工程学院 上海 201209；2.上海第二工业大学智能制造与控制工程学院 上海 201209；

关键词：点云融合, 3D数据处理, 特征匹配, 融合算法, 深度学习

点云融合技术作为3D (Three-Dimensional)数据处理的重要手段，在多个领域展现出巨大的潜力和应用前景。该文系统地综述了点云融合的基础概念、常用技术方法及其应用，深入分析了不同方法的发展现状和未来发展趋势。此外，该文还探讨了点云融合在自动驾驶、建筑和机器人等领域的实际应用及面临的挑战，尤其是在应对噪声、数据稀疏性和密度不均等问题时，如何在保证融合精度的同时平衡其复杂性。通过全面梳理现有研究进展，为未来点云融合技术的发展提供了有力参考，并为进一步提升融合算法的精度、鲁棒性和效率指明了可能的研究方向。

来源：2025年第3期

《雷达学报》期刊编辑部

查看雷达学报杂志2025年第3期