LiDARデータのリアルタイム意味分割は、通常組み込みプラットフォームを搭載し、計算リソースが制限されている自動運転車両にとって重要です。ポイントクラウド上で直接動作する手法は、複雑な空間集約操作を使用するため、組み込みプラットフォームでの最適化が非常に難しく、コストがかかります。したがって、これらの手法は組み込みシステムを用いたリアルタイムアプリケーションには適していません。代わりに、投影ベースの手法はより効率的で、組み込みプラットフォーム上で実行可能です。しかし、現行の最先端の投影ベース手法はポイントベース手法と同等の精度を達成せず、数百万のパラメータを使用しています。本論文では、効率的かつ正確な投影ベース手法である多尺度相互作用ネットワーク（Multi-scale Interaction Network: MINet）を提案します。このネットワークは異なるスケールを持つ複数のパスを使用し、スケール間で計算リソースをバランスよく配分します。さらに、スケール間での密な相互作用により冗長な計算を避けてネットワークを極めて効率的にします。提案されたネットワークは精度、パラメータ数、実行時間においてポイントベース法、画像ベース法および投影ベース法を上回ります。また、組み込みプラットフォーム上で1秒間に24以上のスキャン処理が可能であり、これはLiDARセンサのフレームレートよりも高いです。したがって、本ネットワークは自動運転車両に適しています。