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。

该研究探讨了激光雷达（LiDAR）点云处理方法，包括法向量估计、平面提取和异常检测。通过图形化方法和神经网络，提出了新的优化算法和鲁棒性技术，提升了复杂环境中的定位和深度估计精度。研究结果在多个数据集上验证，显示出优于现有方法的性能。