是一个专注于3D目标检测的开源框架，由清华大学自动驾驶实验室（THU-AIR）主导开发。它以模块化设计、高性能和易扩展性著称，已成为学术界和工业界广泛采用的工具之一。
首先，OpenPCDet支持多种主流3D检测算法，如PointRCNN、Part-A2、PV-RCNN等，开发者可快速复现或对比不同模型性能。其次，其代码结构高度解耦，数据预处理、模型构建、训练与评估各模块独立清晰，极大降低了二次开发门槛。第三，项目维护活跃，截至2025年底已累计获得超8000个GitHub星标，并持续适配最新传感器数据格式（如Livox、Ouster等新型激光雷达）。
在某高校的智能驾驶课程项目中，学生团队基于OpenPCDet仅用两周时间就搭建起一个面向校园无人配送车的障碍物检测系统；另一家初创公司则利用其PV-RCNN模块，在KITTI数据集上实现了78.9%的3D汽车检测AP（Average Precision），显著优于自研基线模型；此外，社区用户还贡献了对Waymo Open Dataset的完整支持，使得大规模训练成为可能。
对于刚接触3D感知的新手，OpenPCDet提供了详尽的文档和预训练模型，帮助快速上手；对资深研究者而言，其灵活的插件机制便于实验新想法。更重要的是，它不绑定特定硬件或商业平台，完全开源免费，真正推动了3D目标检测技术的普惠发展。