随着国家经济的快速发展，道路交通量日益增大，早期规划建设的高速公路路面通行能力和日益剧增的车流量的矛盾越来越明显。基于此类问题，大多数经常拥堵的高速公路都将开展现状道路的改扩建工程建设以提高通行能力。然而目前的高速公路路面以及路沿线的基础数据的采集显得尤为重要，传统的数字地面测量主要以人工测量为主，效率低下，施测人员的安全系数低。车载激光移动测量系统同时集成卫星定位模块、惯性导航装置、里程编码器（车载使用）、360°全景相机、总成控制模块和高性能计算机等传感器，可方便安装在移动载体上，在移动过程中能快速获取高密度激光点云和高清全景影像，为路面快速高效地提取提供了新的解决方案。
近年来，从车载激光点云数据中进行路面、路沿线、路外人行横道和边坡、行道树、杆状物、建筑物立面等地物的识别和提取成为行业研究的热点。对于路面、路沿线提取的主要方法：①直接利用和剖分点云数据，例如直接利用精细化改正后的点云数据构建数字地面高程模型（DEM），然后根据灰度值或者贴图影像提取的路沿线线位去插值数字地面高程模型，简单快速地提取路面和路边线，适用于只提取路沿线平面信息；②利用空间分布特征，例如按照平面线位进行密集间隔的剖分点云数据，通过现状公路的设计理论的纵横坡度取值区间对数据进行过滤，该方法充分考虑路面的几何和空间分布特征，可以筛除超限的数据。
公路工程路面的主要功能为保证车辆以及行人的安全通行，路面明显具有代表性特征的就是路中线和路边线，路面的空间分布主要用路中线纵横断面来表示。首先通过利用南北两幅双向扫描的原始数据进行对向的查漏补缺，补齐由于过往车辆遮挡等造成的点云数据空洞，接着滤波去除原始点云中粗差点以及噪声点；然后根据灰度值进行路沿线的平面线位的提取，再利用提取的路沿线分界裁掉路沿线以外的点云数据，然后利用高精度靶标点的成果去精细化改正点云数据，利用二维网格划分点云数据，并计算网格中高程差，接着将格网点云按照高程差异投影为灰度图像，构建数字地面高程模型并偏移线位进行插值，再根据坡度取值和连续性约束剔除超限数据，最后根据偏移值和路线横坡偏移回原来的平面线位完成路沿线的提取。
完整的车载激光点云包括路面点和非路面点，非路面点主要包括路中分隔带、路边防撞栏、土路肩、构筑物立面、过往车辆，以及路外的地物（如边坡、植被等）。路面点云由于在测量过程中会有很多测量仪器和外界因素干扰，也会造成粗差点的存在，所以首先要剔除路面滤波的粗差点。非路面点可以利用路沿线提取后裁剪进行剔除。
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