La Detección y Teledetección de Luz (LiDAR) es una tecnología importante integrada en los coches autónomos para mejorar la fiabilidad de estos sistemas. A pesar de algunas ventajas sobre las cámaras, sigue estando limitada bajo condiciones climáticas extremas como lluvia intensa, niebla o nieve. Los métodos tradicionales como la Eliminación de Valores Atípicos por Radio (ROR) y la Eliminación de Valores Atípicos Estadísticos (SOR) son limitados en su capacidad para detectar puntos de nieve en nubes de puntos LiDAR. Este artículo propone un filtro de Eliminación de Valores Atípicos de Grupo Adaptativo de Densidad (AGDOR) que puede eliminar partículas de nieve de manera más efectiva en nubes de puntos LiDAR crudos, con verificación en el Conjunto de Datos de Conducción Adversa de Invierno (WADS). En nuestro método propuesto, se empleó un umbral de intensidad combinado con un filtro de eliminación de valores atípicos propuesto. Se obtuvo un rendimiento excepcional, con una precisión más alta de hasta el 96% y una velocidad de procesamiento de 0,51 s por fotograma en nuestro resultado. En particular, nuestro filtro supera al filtro de vanguardia al lograr una Precisión un 16,32% más alta con la misma precisión. Sin embargo, nuestro método archiva es menor en recuperación que el método de vanguardia. Esto indica claramente que AGDOR retiene una cantidad significativa de puntos de objetos de LiDAR. Los resultados sugieren que nuestro filtro sería útil para la eliminación de nieve bajo condiciones climáticas adversas para sistemas de conducción autónoma.