Open3D 是一个现代 3D 数据处理库，提供点云、网格、RGB-D 和 3D 可视化等算法与工具，支持 C++ 和 Python，可用于 3D 感知、重建与机器学习研究。
把文字描述直接变成可编辑的 3D 模型和 CAD 设计，省去从零建模的麻烦，适合 3D 打印和快速原型场景。
从视频中估计相机位姿、深度和相机内参的 3D 感知引擎，为几何三维重建与空间理解提供基础数据。
ZED SDK 是 Stereolabs 为 ZED 立体相机提供的空间感知开发套件，支持实时深度估计、SLAM、点云和人体姿态估计，帮助快速搭建智能机器人与空间感知应用。
从单张或多视角图片重建三维体素模型的官方实现，基于 ICCV 2019 论文，用上下文感知融合提升重建精度。
用多相机图像预测自动驾驶场景的三维占据栅格，输出带语义的稠密体素重建，解决纯视觉感知中遮挡与几何结构难以还原的问题。
基于结构感知的稀疏视角 X 射线三维重建工具箱，用 Transformer 和 NeRF 从少量 X 光片重建 CT 体积并合成新视角，降低辐射采样需求。
用 3D 高斯泼溅实现自动驾驶场景下激光雷达与相机数据的实时渲染，为感知算法提供高保真仿真环境。
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。
DepthLM 的官方实现，用视觉语言模型做单目深度估计，把深度预测转成语言建模任务，在 ICLR 2026 入选 Oral。
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。
半监督 LiDAR 语义分割方法，通过激光混合策略利用少量标注数据训练 3D 点云分割模型，提升自动驾驶场景下的分割精度。
整理大模型时代机器人领域的三维视觉论文清单，涵盖论文、代码和项目主页，方便快速跟进 3D 感知与操作方向的研究进展。