李爱霞， 管海燕， 钟 良， 于永涛

1.浙江水利水电学院测绘与市政工程学院，杭州310018 2.南京信息工程大学地理与遥感学院，南京210044 3.长江委长江空间信息技术工程有限公司，武汉430079 4.淮阴工学院计算机工程学院，江苏淮安223003

道路信息数据库是国家空间数据基础设施的关键内容，是国家交通、通信、智慧城市等领域信息化建设的地理定位基础.随着城市化进程的加速，道路是空间数据库中最容易发生变化和最需要及时更新的部分.传统的道路信息数据库分为道路空间数据库和属性数据库.这些空间数据库记录是二维信息，其弊端是：数据采集耗时、耗力、低效，数据库更新困难，并且数据精度难保障，缺乏直观性，已经无法满足三维导航和智慧城市建模等需要[1-2].

车载LiDAR(light detection and ranging)系统以各种车辆为搭载平台，集成了全球定位系统(global navigation satellite systems,GNSS)、惯导系统(inertial measurement unit,IMU)、距离测量(distance measurement indicator,DMI)、激光扫描系统、CCD相机等多种传感器，在多传感器同步控制且正常车速条件下可直接获取道路及其两侧建筑物、树木、桥梁、电力线等地物的表面三维数据[3-5].

目前，车载LiDAR点云数据的研究大多集中在点云的配准、分类、建筑物及立面信息、道路附属设施(路灯)、交通标示牌、树木以及一些道路提取等方面[6-12].文献[13]根据点云高程信息建立点云高度直方图提取路面信息.文献[14]利用路面宽度和曲率对高度直方图优化道路提取结果.针对车载LiDAR系统线性扫描特点，文献[3,15]逐扫描线处理提取路面点云数据.

从车载LiDAR点云数据中检测……