激光雷达点云数据的三维重建算法是指通过激光雷达扫描物体或环境获得的点云数据，以及针对该数据的算法，将其转化为三维模型或场景的过程。
常用的激光雷达点云数据三维重建算法包括：
1. 分割算法：通过区分点云中的不同对象或物体，将点云数据分割为不同的部分。常见的分割算法包括欧几里得聚类
（Euclidean clustering）、基于曲面分割（Segmentation based on surface）、基于形状特征的分割等。
2. 点云配准算法：通过将多个不同位置或角度的点云数据配准在一起，获得完整的三维模型或场景。常用的点云配准算法包括迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）、地面点云去除、平移和旋转矫正等。
3. 表面重建算法：通过点云数据生成三维曲面模型。常见的表面重建算法包括基于三角网格的重建算法、基于边界表示的重建算法、基于体素表示的重建算法等。
4. 深度学习算法：近年来，深度学习算法在激光雷达点云数据三维重建中也有较大的应用。例如，基于神经网络的点云重建算法、基于生成对抗网络（GAN）的点云重建算法等。
以上仅列举了一些常见的方法，实际应用中还有很多其他的算
法和技术可以实现激光雷达点云数据的三维重建。具体使用哪种算法，需要根据具体的应用场景和需求来选择。
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