Este artículo presenta un enfoque novedoso para la segmentación de conjunto abierto utilizando datos de nubes de puntos a gran escala generados mediante escaneo LiDAR de escenas exteriores. Combinando la investigación existente en detección de defectos en objetos con las ventajas de la arquitectura Mamba (que aprovecha las dependencias de largo alcance y destaca por su escalabilidad de datos a gran escala), proponemos un método de segmentación de conjunto abierto basado en reconstrucción. Este enfoque no solo mejora el rendimiento de nuestro propio método de segmentación de conjunto abierto, sino también el de los métodos existentes. La arquitectura basada en Mamba demuestra un rendimiento competitivo en comparación con los métodos convolucionales basados en vóxeles. Nuestro enfoque propuesto tiene aplicaciones potenciales en diversos campos, como la robótica, la automoción y la vigilancia terrestre.
