向量搜索可以通过比较高维点云中的模式来检测激光雷达数据中的异常，从而识别与正常场景的偏差。 激光雷达数据通常由表示表面、物体或环境的 3D 坐标组成。 通过将这些点转换为捕获空间、几何或上下文特征的数值向量（嵌入），向量搜索算法可以有效地测量不同区域或数据帧之间的相似性。 异常（例如意外的物体、结构缺陷或传感器错误）会显示为与参考数据集或预定义规范中的向量显着不同的向量。 这种方法利用了向量数据库的可扩展性和余弦距离等相似性指标，可以标记实时或批量处理工作流程中的异常值。
例如，考虑一辆使用激光雷达检测障碍物的自动驾驶汽车。 在运行过程中，系统可能会为点云的各个部分（例如路面、行人和车辆）生成嵌入。 这些嵌入可以编码对象形状、大小或距传感器的距离等特征。 向量数据库可以存储来自数千个“正常”驾驶场景的嵌入。 当捕获新的激光雷达数据时，系统会在数据库中搜索最接近的匹配向量。 如果某个片段的向量与所有存储的条目相似度较低（例如，高速公路中间一个形状奇怪的物体），则该片段会被标记为潜在的异常。 同样，在基础设施检查中，桥梁结构向量表示的突然变化可能表明历史扫描中不存在的损坏。
从技术上讲，这涉及到使用体素网格（对点进行分组的 3D 网格）或经过训练以提取空间特征的神经网络等方法，将激光雷达数据预处理为嵌入。 FAISS 或 Milvus 等工具可以为这些向量建立索引，以实现快速相似性搜索。 开发人员可以使用 k 近邻 (k-NN) 算法将查询向量与索引数据集进行比较，如果最接近的匹配项超过距离阈值，则识别出异常。 例如，如果表示道路上树枝的一组激光雷达点的向量与索引中的任何“清晰道路”向量都不接近，则可能会被标记。 这种方法平衡了准确性和性能，使其适用于延迟至关重要的实时系统，例如机器人或安全关键型应用。