概念Point Cloud
点云
3D扫描的原始输出数据形式，由大量三维坐标点构成，需经过修复、重拓扑等后处理才能转化为可用数字模型。
时间轴 (近 90 天)
11月1日
抓取位姿估计早期方法依赖解析几何与力闭合分析，如今主流方案（如基于点云或RGB-D的深度学习模型）直接从数据中学习抓取可行性。
待验证50%
10月19日
逐像素点云表示三维场景时，存储代价随帧数和分辨率线性膨胀，动辄数百MB甚至更大，且缺乏显式几何语义。
待验证50%
8月25日
深度摄像头通过结构光、飞行时间（ToF）或双目立体视觉等原理获取场景的二维图像和深度信息以重建三维点云
待验证50%