基于车载激光雷达的车道线识别算法及实现

概述
车道线是道路上的重要标示之一，对于自动驾驶系统而言，精确地检测和跟踪车道线非常关键。本文将介绍一种基于车载激光雷达的车道线识别方法，并提供相应的源代码。

1. 数据采集与预处理
   在开始车道线识别之前，首先需要采集车辆周围环境的点云数据。使用车载激光雷达设备，可以获取到车辆周围的三维点云信息。获取到的点云数据可能包含了大量的背景噪声和不相关的点云，因此需要进行预处理。

预处理步骤：
a. 降采样：对点云数据进行降采样，减少计算量。
b. 点云滤波：使用滤波算法（如高斯滤波、中值滤波等）去除背景噪声。
c. 地面分割：通过地面分割算法，将地面和非地面的点云分离开来。

2. 车道线提取
   车道线提取是车道线识别的核心步骤，主要包括以下几个步骤：
   a. 特征提取：对预处理后的点云数据进行特征提取，以便识别车道线。
   b. 聚类分割：通过聚类算法（如DBSCAN、基于颜色聚类等）将点云数据分成多个簇，其中每个簇代表一个车道线。
   c. 车道线拟合：对每个车道线簇中的点云数据进行曲线拟合（如直线拟合、多项式拟合等），以获得车道线模型。

3. 车道线跟踪
   车辆行驶过程中，