体素滤波（Voxel Grid Filter）是点云数据处理中的一种降采样方法，其核心思想是将三维空间划分为均匀的立方体网格（体素），并对每个体素内的点云数据进行聚合处理。具体而言，算法会计算每个体素内所有点的质心或随机选取一个代表点，从而大幅减少点云数量，同时保留原始数据的空间分布特征。这种滤波方式既能有效降低计算复杂度，又能避免传统随机采样可能导致的重要特征丢失问题，是点云预处理中的基础操作。
在自动驾驶领域，体素滤波常被应用于激光雷达点云的实时处理环节。面对每秒数十万点的原始数据，通过调整体素尺寸可以在处理效率与感知精度之间取得平衡——较大的体素适合高速场景下的障碍物粗检测，精细化的体素则用于近距离高精度识别。值得注意的是，现代点云神经网络（如PointNet++）往往直接在体素化数据上进行特征学习，这使得体素滤波从单纯的预处理工具演变为深度学习架构的重要组成部分。若需深入了解体素化与深度学习结合的前沿进展，可参考Charles R. Qi等人在CVPR 2017发表的《PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space》。