摘要
随着三维激光扫描技术的快速发展，三维点云数据在自动驾驶、机器人导航、文物保护、城市建模等领域得到了广泛应用。
作为点云信息处理的关键技术之一，点云对象分割旨在将点云数据划分为不同的对象类别，为后续高级语义理解和场景分析提供基础。
本文综述了三维激光点云对象分割的研究进展，首先介绍了点云分割的基本概念、意义和应用领域，然后从基于区域生长、基于聚类和基于深度学习三个方面详细阐述了点云对象分割的主流方法，并分析了它们的优缺点。
最后总结了当前研究中存在的挑战和未来可能的研究方向。
关键词：三维点云；对象分割；区域生长；聚类；深度学习
#1.1三维点云分割概述
三维点云是由三维激光扫描仪、深度相机等设备采集的海量空间点集合，包含丰富的几何、形状和尺度信息，能够真实地反映目标对象的表面形态。
三维点云对象分割是指根据空间、几何、纹理等特征，将点云数据划分为具有语义信息的多个点集，每个点集代表一个独立的对象或部分。
简言之，点云对象分割的目标是从杂乱无序的点云数据中识别、定位和提取出感兴趣的目标对象。
#1.2研究意义及应用
点云对象分割是点云数据处理与分析的关键步骤，其分割结果直接影响着后续的目标识别、分类、跟踪、三维重建等应用。
近年来，随着三维激光扫描技术的不断发展和点云数据量的爆炸式增长，点云对象分割技术在自动驾驶、机器人导航、逆向工程、数字城市、虚拟现实等领域展现出巨大的应用价值和发展潜力。
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