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基于特征融合的三维点云数据检索模型与原型系统研究：方法、实践与展望
一、引言
1.1研究背景
随着计算机技术、传感器技术的迅猛发展，三维点云数据作为一种能够精确描述物体或场景三维几何信息的数据形式，在众多领域得到了广泛应用。在自动驾驶领域，车载激光雷达持续扫描周围环境，生成海量三维点云数据，车辆通过对这些数据的实时分析，实现对道路、障碍物、行人等目标的精准识别与定位，从而为智能决策和安全行驶提供关键依据。据相关统计，自动驾驶车辆每秒接收的点云数据量可达数百万个点，其处理和分析的准确性直接影响着行车安全。在机器人领域，三维点云数据助力机器人感知周围环境，实现自主导航与操作。例如，在物流仓储场景
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