开源的三维网格处理系统，支持网格编辑、简化、重建和点云处理，适合处理扫描或打印前的 3D 模型。

轻量级 C++ 点云处理库，提供聚类、模型拟合、ICP 配准、凸包与三维可视化等算法，适合在 C++ 项目中直接集成点云处理能力。

Open3D 的 3D 机器学习扩展，提供点云与 RGBD 数据的语义分割、目标检测等任务的训练与可视化工具，支持 PyTorch 和 TensorFlow。

面向 3D 激光雷达点云的快速地面分割算法，能在复杂场景下稳健剔除地面点，为后续检测与建图提供干净的非地面点云。

把 3D Gaussian Splatting 场景转换成稠密点云，方便后续做测量、编辑和点云处理，省去从零重建的麻烦。

Patchwork++ 的 ROS/ROS2 封装，用于激光雷达点云的快速地面分割与地面点剔除，方便直接接入机器人感知流程。

用稀疏 4D 卷积在 3D 激光雷达点云中做移动物体分割，能区分场景里的动与静，适合自动驾驶感知研究。

一份激光雷达资源大全，汇总厂商、数据集、点云处理算法、框架和仿真器，方便自动驾驶和 SLAM 开发者快速找到所需工具。