激光雷达视觉定位是3D视觉定位吗？
激光雷达视觉定位通常被归类为3D视觉定位，但具体来说，它是融合了激光雷达（LiDAR）数据和视觉（图像）数据的多模态3D定位方法。我们可以从几个角度来理解这点：
为什么说它属于3D视觉定位？
- 激光雷达提供的是稠密或稀疏的3D点云信息，本身就是3D的。
- 在视觉定位中加入激光雷达，意味着你拥有了更稳定、结构化的空间几何信息，可以提升在三维环境中定位的鲁棒性和准确性。
- 在地图构建、回环检测和重定位中，LiDAR数据用于补充视觉在纹理不明显或光照变化剧烈场景下的不足。
激光雷达视觉定位 vs. 纯视觉3D定位
| 特征 | 激光雷达视觉定位 | 纯视觉3D定位（如Structure-from-Motion） |
|---|---|---|
| 输入 | 图像 + 点云 | 图像序列或图像集合 |
| 空间理解 | 更准确，受环境影响小 | 易受光照、纹理、遮挡影响 |
| 计算复杂度 | 较高，需多传感器融合 | 通常较低，但定位精度受限 |
| 常见场景 | 自动驾驶、机器人导航 | AR、SLAM、移动端应用 |
是否等价于3D视觉定位？
不完全等价。3D视觉定位泛指任何通过视觉数据进行的三维空间定位任务，比如通过图像重建点云、使用深度网络估计姿态等。而激光雷达视觉定位是融合视觉和激光雷达传感器进行3D定位的一个子类别，属于更强鲁棒性的多模态3D定位方法。
激光雷达（LiDAR）提供的“3D”点云信息中的“3D”，指的是“三维空间”（Three-Dimensional Space）的数据描述。通俗一点解释，“3D”中的“3”是指三种空间方向或坐标轴，通常是：
- X：左右方向（横向）
- Y：前后方向（纵向）
- Z：上下方向（高度）
举个例子
想象你站在一个房间里：
- 向左或向右移动，是X轴方向；
- 向前走或者往后退，是Y轴方向；
- 跳起来或蹲下，是Z轴方向。
激光雷达通过发射激光束并测量返回时间，获得周围环境中每一个被打到的点的空间位置（X, Y, Z）。这些点集合成一个“点云”（Point Cloud），就像一个稀疏或密集的3D地图。
为什么叫“3D视觉定位”？
因为 LiDAR 提供的数据本质上是三维的，系统必须在这个 3D 空间中理解“物体在哪里”、“我自己（车辆、机器人）在哪里”等问题，这就比只用 2D 图像更接近现实世界的真实结构。