基于车载LiDAR点云的城市道路边界提取

田金鑫; 肖潇; 李春华

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基于车载LiDAR点云的城市道路边界提取

3S技术应用 | 更新时间：2026-08-07

- 基于车载LiDAR点云的城市道路边界提取
- 基于车载LiDAR点云的城市道路边界提取
- 地理空间信息 2026年24卷第4期页码：103-108
- 作者机构：
  
  成都市勘察测绘研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  四川省测绘地理信息协会科技开放基金资助项目（CCX202416）
- DOI：
  中图分类号： P237
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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田金鑫, 肖潇, 李春华. 基于车载LiDAR点云的城市道路边界提取[J]. 地理空间信息, 2026,24(4):103-108.

田金鑫, 肖潇, 李春华. 基于车载LiDAR点云的城市道路边界提取[J]. 2026, 24(4): 103-108.
田金鑫, 肖潇, 李春华. 基于车载LiDAR点云的城市道路边界提取[J]. 地理空间信息, 2026,24(4):103-108. DOI：

田金鑫, 肖潇, 李春华. 基于车载LiDAR点云的城市道路边界提取[J]. 2026, 24(4): 103-108. DOI：

摘要

车载LiDAR凭借其高效的三维数据采集能力，在城市三维建模领域中扮演重要角色。然而，在基于车载LiDAR点云的城市道路边界提取过程中，常遭遇路边障碍物（如车辆、行人）的阻碍，导致伪边界点的出现和边界线的不连续。为解决此难题，引入了高程标准差作为约束条件，提出一种基于车载LiDAR点云的道路边界提取方法。首先，设计数据预处理方案，包括点云的分段、地面点的滤波以及扫描线分离。其次，构建连续窗口，并结合扫描线双向移动窗口法和高差、夹角及高程标准差的约束条件，实现候选路坎点的有效筛选，并通过DBSCAN算法进行聚类去噪处理，确保路坎边界的连续性和准确性。最后，针对边界上的断点问题，深入探索累计曲率与距离信息的结合，精确识别了路口位置，并运用二次多项式曲线连接断点，构建了高精度的道路边界数学参数模型。实验数据表明，在复杂多变的城市遮挡场景下，该方法依然能够实现超过80%的边界提取精度，验证了其高效与实用的价值。

Abstract

关键词

Keywords

references

赵焱.基于车载LiDAR数据的高精地图道路要素提取[D].武汉大学,2020(03).

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方莉娜,卢丽靖,赵志远,王昀昀,陈崇成.车载激光点云道路边界提取的Snake方法[J].测绘学报,2020(11).

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