近年来，目睹了直接建立在点云上的学识渊博的代表。尽管变得越来越表现力，但大多数现有的表示仍然很难产生有序的点集。受到球形多视图扫描仪的启发，我们提出了一种称为Spotlights的新型采样模型，代表3D形状作为深度值的紧凑型1D阵列。它模拟了均匀分布在球体上的摄像机的配置，在该球体上，每个虚拟摄像机都会通过小同心球形盖上的样品点从主要点施放光线，以探测可能与球体包围的物体的相交。因此，结构化点云被隐式地作为深度的函数。我们提供了该新样本方案的详细几何分析，并在点云完成任务的背景下证明了其有效性。合成数据和真实数据的实验结果表明，我们的方法可以达到竞争精度和一致性，同时显着降低了计算成本。此外，我们在下游点云注册任务上显示出优于最新完成方法的性能。
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在本文中，我们提出了一种从3D点云生成分层的体积拓扑图的方法。我们的地图中有三个基本的分层级别：$ Storey - Region - 卷$。我们的方法的优点在输入和输出中反映。在输入方面，我们接受多层点云和建筑结构，倾斜的屋顶或天花板。在输出方面，我们可以使用不同维度的度量信息来生成结果，适用于不同的机器人应用。算法通过从3D Voxel占用映射生成$卷$来生成体积表示。然后，我们加入$段落$ s（$卷$之间的连接），将小$卷$组合成一个大多数$地区$，并使用2D分段方法进行更好的拓扑表示。我们在几个可自由的数据集中评估我们的方法。实验突出了我们的方法的优势。
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