本研究提出了多种基于LiDAR的技术，包括高效的姿态回归模型HypLiLoc、语义地图构建方法、平面提取方法和移动物体分割框架MotionBEV。这些方法在激光雷达数据集上表现出色，提升了点云处理的准确性和效率，适用于自动驾驶和复杂环境中的点云重建。

本文探讨了利用神经辐射场（NeRF）技术提升机器人重定位精度的方法。通过合成数据集和虚拟相机位置选择，显著降低了定位误差。研究表明，姿态回归精度受限于数据集的大小和分布，而非模型能力。同时，提出了LU-NeRF和Loc-NeRF等新方法，增强了相机姿态估计和实时定位效果。

本研究提出了一种新型相机重新定位方法，结合绝对姿态回归与特征匹配，解决室外光度变形问题。通过相机姿态自编码器和递归融合神经网络，提升了定位精度，并在多个数据集上取得最佳效果。同时，研究探讨了数据集大小对姿态回归精度的影响，强调合成数据增强的重要性。