针对自动驾驶领域中的道路标线提取问题，本文结合道路结构特征和点云回波强度信息，提出了一种道路标线提取方法。首先，采用布料模拟滤波算法获取地面点云；其次，使用基于法向量的区域生长法提取路面点云；然后，采用反距离加权插值法将路面点云投影成强度特征图像，并将其分割成多个子图像，利用最大类间方差将子图像分为纯块和杂块，根据纯块与原始图像灰度均值的相对大小来确定纯块的分割阈值，根据最大类间方差算法确定杂块的分割阈值；最后，经阈值分割、形态学滤波去噪、点云反投影后得到道路标线点云。实际道路的验证结果表明，所提方法的召回率达到92.8%，准确率达到96.8%，综合评价指标达到94.8%，能提取比较完整的道路标线。

铁路轨道的局部变形直接影响火车的高速安全行驶。为实现铁路轨道的自动化巡查，提出一种从车载激光点云中提取轨面与枕木的方法。首先，利用基于高程约束的欧氏聚类对原始点云数据进行预处理，得到路基区域；然后，对路基区域进行网格划分，并对每个网格内的点云进行高程判断，从而提取出轨面点云；最后，利用枕木与砟石的几何形态差异，设计出一种面向轨道点云的动态阈值分割方法，以提取枕木点云。对多个路段的铁路轨道进行实验，结果表明，本文方法仅利用点云坐标信息就能实现不同区域的轨面与枕木的自动检测，平均提取质量分别达到97.8%和93.6%，验证了本文方法的可行性与有效性。

为了能够对铁轨的平直度参量进行精确测量,设计了一种基于自准直原理的嵌入式激光测量系统,其检测系统主要由图像采集和传输模块、图像处理和数据处理模块及激光测距模块组成,系统将接收的光斑图像通过一系列图像处理后,将距离参量和图像参量带入自准直算法中,求得铁轨平直度偏移量,并能够保证其测量精度在0.3mm。结果表明,该系统可以在一定程度上代替传统的轨道测量方法,使得测量过程更加简便、精确。