摘要
随着自动驾驶、机器人导航和环境感知等领域的迅速发展，对大规模、高质量标注数据的需求日益增加。
然而，现实世界中获取和标注真实数据的成本高昂且效率低下。
为了解决这一难题，基于深度学习的动态数据产生机制应运而生，其旨在利用已有数据训练模型，并生成逼真、多样化的仿真数据，以扩充训练数据集、提升模型泛化能力。
本文首先阐述了卷积神经网络（CNN）和激光雷达数据的相关概念，然后重点围绕基于CNN激光雷达数据训练的动态数据产生机制展开综述。
首先，概述了该领域的研究背景、意义以及国内外研究现状；其次，详细介绍了几种主流的动态数据产生方法，包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）以及基于流的生成模型等，并分析了它们的优缺点；接着，对现有研究成果进行梳理和评价，总结了不同方法在激光雷达数据生成方面的应用效果和局限性；最后，展望了该领域未来的发展趋势，并提出了潜在的研究方向。
关键词：激光雷达；卷积神经网络；数据增强；动态数据产生；深度学习
近年来，随着自动驾驶、机器人技术和智能交通系统等领域的蓬勃发展，激光雷达（LiDAR）作为一种能够提供高精度、高分辨率三维环境信息的传感器，得到了越来越广泛的应用。
为了实现对周围环境的精确感知和理解，基于深度学习的激光雷达数据处理方法逐渐成为研究热点。
然而，深度学习模型的训练通常需要大量的标注数据，而获取和标注真实的激光雷达数据成本高昂且耗时费力。
为了解决训练数据不足的问题，研究人员开始探索利用深度学习技术生成逼真的仿真数据，以扩充训练数据集，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
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