本文介绍了多种4D LiDAR分割方法，包括4D-StOP、Mask4D和Annotator等，旨在提升自动驾驶中的3D环境理解能力。4D-StOP通过时空提议显著提升分割性能，Mask4D利用Transformer实现高效语义实例预测，Annotator在主动学习和域自适应中表现优异。此外，SegNet4D和Flow4D方法在实时多扫描语义分割中也展现了卓越性能，推动了LiDAR分割技术的发展。