ROS点云分割的目的是将点云数据集划分为不同的子集，每个子集代表一个语义或几何上的对象，便于后续的单独处理。

点云分割的一般做法是根据空间、几何和纹理等特征信息进行划分，使同一划分内的点云具有相同或相似的特征。点云分割有两条路径可选，即经典的分割方法和基于深度学习的分割方法。其中经典的分割方法包括随机采样一致性算法、欧式聚类分割算法、条件欧式聚类分割、基于区域生长的分割等。