路面扫描是自动驾驶系统中用于实时感知和理解道路表面状况的关键技术，通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多传感器融合，对路面纹理、平整度、障碍物分布等特征进行三维重建与动态监测。这项技术不仅识别常规车道线，还能检测坑洼、积水、冰雪等影响行车安全的异常路况，为路径规划和车辆控制提供毫米级精度的环境数据支撑。
在自动驾驶产品落地过程中，路面扫描数据的质量直接影响避障算法和舒适性控制的表现。当前主流方案采用基于点云语义分割的实时处理架构，如将16线激光雷达的垂直分辨率提升至0.2度，配合深度学习模型可在100米范围内识别2厘米深度的路面凹陷。值得关注的是，2023年MIT研究团队在《Nature Robotics》发表的《Dynamic Road Surface Reconstruction》论文中，提出了一种基于事件相机的新型扫描方法，能有效解决传统传感器在极端天气下的性能衰减问题。