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室外跑移动机器人，激光雷达点云里全是噪点（雨雾、反光、地面反射），建图直接糊。对比了三种常用滤波，分享一下实测感受：
1. 体素滤波（VoxelGrid）：先降采样再说。leaf size 设 5cm，点云量直接砍掉七成，实时性最好。但它本身不去噪，只是让后面的滤波更快，单独用效果有限。
2. 统计滤波（StatisticalOutlierRemoval）：对离群点效果好，邻域点数设 30、标准差倍数设 1.0，稀疏噪点基本能清掉。缺点是计算量大，全点云跑的话帧率掉得厉害，一般配合体素滤波先降采样。
3. 半径滤波（RadiusOutlierRemoval）：简单粗暴，半径内邻居不够就删。对雨雾这种成片的稀疏噪点效果不如统计滤波，但速度快。
我的组合是：体素降采样（5cm）→ 统计滤波 → 半径滤波扫尾，16 线雷达上能跑到 15Hz 以上，建图质量明显改善。另外地面点建议单独处理，用 RANSAC 拟合平面摘掉，比滤波器靠谱。
大家室外去噪还有什么好用的组合？
1. 体素滤波（VoxelGrid）：先降采样再说。leaf size 设 5cm，点云量直接砍掉七成，实时性最好。但它本身不去噪，只是让后面的滤波更快，单独用效果有限。
2. 统计滤波（StatisticalOutlierRemoval）：对离群点效果好，邻域点数设 30、标准差倍数设 1.0，稀疏噪点基本能清掉。缺点是计算量大，全点云跑的话帧率掉得厉害，一般配合体素滤波先降采样。
3. 半径滤波（RadiusOutlierRemoval）：简单粗暴，半径内邻居不够就删。对雨雾这种成片的稀疏噪点效果不如统计滤波，但速度快。
我的组合是：体素降采样（5cm）→ 统计滤波 → 半径滤波扫尾，16 线雷达上能跑到 15Hz 以上，建图质量明显改善。另外地面点建议单独处理，用 RANSAC 拟合平面摘掉，比滤波器靠谱。
大家室外去噪还有什么好用的组合？