车道拓扑（Lane Topology）是描述道路网络中车道之间连接关系的结构化表示方法，它通过节点和边的组合来定义车道的几何特征与逻辑关联。具体而言，车道拓扑将每条车道抽象为图结构中的节点，而车道之间的连接、分叉或交汇关系则表示为边，这种抽象使得自动驾驶系统能够理解复杂道路环境中车道的连续性、转向可能性以及行驶规则。车道拓扑不仅包含车道的物理位置信息，还隐含了驾驶语义，如优先权、转向限制等，为路径规划提供关键的结构化认知基础。
在自动驾驶实际应用中，车道拓扑的精确构建直接影响车辆决策的合理性。高精地图通常以车道拓扑为核心要素之一，结合感知模块的实时检测结果，系统能动态修正拓扑关系以适应施工区、临时障碍等场景。当前主流方案通过融合视觉识别、激光雷达点云与地图先验知识来推断拓扑，而端到端的深度学习也逐渐展现出对复杂路口拓扑的推理能力。随着高精定位与V2X技术的发展，车道拓扑的实时性与鲁棒性将成为提升自动驾驶流畅性的关键技术突破点。