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摘要
近年来，机器人技术的不断进步促进了国内机器人行业的快速发展，三维点云
分类分割技术是服务机器人对场景理解、目标检测的基础，能为服务机器人提供先
验知识，提升机器人操作效率。
目前针对三维点云分类分割任务的研究主要集中在深度学习领域。然而，三维
点云具有无序和密度不均匀等特点，直接在三维点云上获取其语义特征并进行分
类分割任务具有一定的难度，且目前大多数模型存在局部代表性特征提取不充分
和训练周期过长等问题，这给实现三维场景的分析与理解带来了很大的挑战。本文
将图卷积神经网络引入点云
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