最新无监督3D激光点云目标检测的自适应算法研究已经取得了一些显著进展。以下是几篇领域的关键论文：
1. CVPR 2021的ST3D: Self-training for Unsupervised Domain Adaptation on 3D Object Detection，提出了一种新颖的预训练方法，通过随机物体尺寸变化策略减少源域数据的偏差，生成高质量的伪标签，从而在各种数据集上实现了最先进的性能。
2. ST3D++: Denoised Self-training for Unsupervised Domain Adaptation on 3D Object Detection，专注于伪标签去噪，通过ROS预训练和hybrid quality-aware triplet memory bank提高模型的鲁棒性，其在Waymo、KITTI等数据集上表现出色，超越了有监督模型。
3. Attentive Prototypes for Source-free Unsupervised Domain Adaptive 3D Object Detection，采用类原型和transformer模块来处理伪标签噪声，针对源数据受限的场景，该方法在Waymo和nuScenes等数据集上展现了卓越性能。
4. 《Uncertainty-aware Mean Teacher for Source-free Unsupervised Domain Adaptive 3D Object Detection》引入了不确定性感知的mean teacher框架，通过模型不确定性自动过滤错误的伪标签，确保了在不同天气场景的领域自适应中的SOTA表现。
5. See Eye to Eye: A Lidar-Agnostic 3D Detection Framework for Unsupervised Multi-Target Domain Adaptation，则解决了不同雷达传感器间的不一致性问题，提出了一种无监督多目标适应框架，能在无需用户调整的情况下，将模型性能从一种雷达迁移到其他类型上，实现在公开数据集上的显著效果。
这些研究都在不断提升3D激光点云目标检测的自适应能力，为无监督学习在该领域的应用开辟了新的道路。