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三维感知与点云智能
从点云数据认知、预处理与配准，逐步进入 PointNet 与三维目标检测。
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5 条内容
lab-01 · 入门
实验 01 · 三维感知与点云基础认知
从点云坐标、属性与采样特征出发，借助点云可视化认识机器感知三维世界的基本数据形式。
打开内容 ↗lab-02 · 基础实验 02 · 点云预处理：下采样、去噪与 RANSAC 地面分割
围绕体素下采样、离群点处理和 RANSAC 平面拟合，理解点云进入配准或识别前的基础整理步骤。
打开内容 ↗lab-03 · 基础实验 03 · 点云配准 ICP 与欧式聚类 DBSCAN
从两组点云的空间对齐出发，认识 ICP 配准，再用邻域聚类将空间上相邻的点组织为目标簇。
打开内容 ↗lab-12 · 进阶实验 12 · 点云深度学习：PointNet 原理与复现
围绕无序点集输入、对称聚合和分类流程，理解 PointNet 处理点云的核心思想。
打开内容 ↗lab-13 · 高级实验 13 · PointPillars 与三维目标检测
从柱状体素化表示出发，认识激光雷达点云进入三维检测网络的特征组织与目标框输出。
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