减少数据量、提高数据质量。减少数据量：点云数据中存在大量的重复数据，不仅占用了大量的存储空间，还导致数据处理速度变慢，通过去冗，可以去除重复数据，只保留具有代表性的数据点。
数据清理和预处理，特征提取和分类。数据清理和预处理：点云数据包含噪声、离群点和冗余数据，需要进行清理和预处理，以提高数据质量和后续处理的准确性。特征提取和分类：通过对点云数据进行特征提取和分类，可以识别和分类不同的物体和场景，例如识别不同的车型、建筑物或地形等。
D点云数据的预处理是利用有效点云信息进行三维重建及障碍物感知的基础，是3D点云配准、3D点云拼接环节的前提。一般的 3D 点云预处理工作包括地面点云去除、点云滤波和点云分割。
重采样可以理解为重新扫描或者二次稀释。点云抽稀：软件里的操作命令，例如一张面上原本扫描有1000万个点，通过简化（按百分比抽样）抽稀后剩下100万个点，这样数据变小了，用软件处理起来会快些。
文章解析如下：SPFormer采用端到端设计，避免了通过扩展3D对象检测或语义分割模型进行分割的间接方法带来的边界框不准确和聚合步骤冗余的问题。它通过Superpoint Transformer，将点云特征分组为Superpoint，直接预测实例，无需依赖额外的结果。
应用领域：在计算机视觉领域，点云数据常用于物体识别、三维重建和场景理解等任务。在自动驾驶领域，通过激光雷达等传感器获取的点云数据是实现车辆环境感知和障碍物检测的关键。此外，在地形建模、虚拟现实、文化遗产保护等领域，点云数据也发挥着重要作用。
点云是由无数的三维坐标点组成的数据集合。在计算机视觉和三维重建领域，点云被广泛用于表示物体的表面信息。每一个点通常包含三维坐标，有时还包括颜色、法线等其他属性。这些点通过软件或算法从二维图像或其他数据源中提取，共同构成了一个物体的三维模型。
点云软件是一种用于三维点云数据处理的工具，可用于创建、编辑、分析和可视化点云数据。点云软件可以通过激光或摄像头等设备获取大量离散数据，然后将这些数据转换成点云形式，供后续处理使用。目前，点云软件已被广泛应用于机器人、制造业、建筑设计、遥感及地质勘探等领域。点云软件具有许多独特的功能特点。
点云配准的基石点云，三维空间中的数据明珠，通过XYZ坐标加上附加信息（如强度、RGB颜色），描绘出物体的立体特征。它们可以来源于激光扫描、摄影测量，甚至是多传感器的融合，如RGBD设备如PrimeSense， Kinect， XtionPRO的产物。
在三维空间的深度学习探索中，点云技术的应用正在重塑无人驾驶、机器人技术等前沿领域。一种新兴的研究热点是Transformer模型在点云处理中的创新应用，如Deep Learning for 3D Point Clouds： A Survey，它为分类、分割等任务提供了深入的综述。
SuMa在单/双目视觉SLAM、2D/3D雷达技术和激光雷达领域的发展等方面进行了详细的综述，特别强调了利用所有点进行配准的重要性。在与体素地图表示方法的比较中，如NDT，SuMa展示了在高动态环境下的建图速度和准确性，与NDT地图的地面分割和点云聚类形成了鲜明对比。