一般路段的方法流程如下圖 3-10。為了因應道路在行進方向上有高程的起伏，加 上避免處理大量的資料，因此在前面章節對全區資料進行切割之後，萃取道路區域前，
將點雲資料在道路行進方向上做一維的網格化，並以高程門檻再做一次點雲的濾除。圖 3-11 為網格化的示意圖，網格化的間距為 1 公尺。
圖 3-10、一般道路萃取流程圖
圖 3-11、光達點雲網格化示意圖
完成網格化後，在每一個網格內搜尋最低點，並以最低點為基準設定一個高程門檻 值，當該網格內的點雲與最低點的高差低於門檻值，則將該點保留，反之則剔除。判斷 的公式如式 3-1 至式 3-3。𝑝𝑖表示為點雲，點雲內容包含三維座標與回波強度值。網格 化後的資料則由式 3-2 表示，𝑆代表一個網格內所包含的點雲，𝑁表示網格內點雲總數。
以最低點濾除雜訊的則如式 3-3，𝑝𝑚𝑖𝑛𝑧是該網格內的最低點高程，當該網格內的點雲之 高程值與𝑝𝑚𝑖𝑛𝑧差小於𝑇ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑𝐻，該點便納入𝑆𝑔𝑟𝑜𝑢𝑛𝑑的集合中。
𝑝𝑖 = (𝑥, 𝑦, 𝑧, 𝑖) 式 3-1
𝑆 = {𝑝1, 𝑝2, 𝑝3⋯ 𝑝𝑁} 式 3-2
𝑆𝑔𝑟𝑜𝑢𝑛𝑑 = {𝑝𝑖 ∈ 𝑆 ∶ 𝑝𝑖𝑧− 𝑝𝑚𝑖𝑛𝑧 < 𝑇ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑𝐻} 式 3-3
接著，研究中匯入車道線的資料，以該路塊中白虛線數量判斷該道路的種類。當任 一條車道線中的白虛線數量大於 4 條，或任兩條車道線白虛線皆大於 3 條時，則該路塊 視為一般路段。以圖 3-11 的路塊為例，可被歸類為一般路段。如果不滿足上述的判斷 則被歸類為十字路口。
完成路塊種類的辨識之後，一般路段便進行路肩位置的搜尋，以獲取道路邊界。路 肩如圖 2-10 所提及，路肩為車道與人行道之間的高差，因此在搜尋路肩位置時，利用 道路最外側的兩條車道線，各向道路外側平移一個車道的距離(可視情況改變平移距離)，
並以此線為中心，在一個車道的範圍內搜尋路肩的位置，如圖 3-12 所示。
圖 3-12、車道線平移之示意圖
本研究以偵測高差獲得路肩位置，由於點雲高程的粗差影響量不大，故研究使用平 均值計算單位網格的高程。首先搜尋範圍中的最低點，並以此為基準在剖面方向上左右 各 30 公分的範圍內，以每 2.5 公分的網格大小計算當中點雲高程平均值，圖 3-13 為點
雲的圖 3-12 中的點雲剖面圖，圖中的綠點為偵測到的最低點，紅點該網格中高程平均 之後的點雲。研究中，沿道路中心往路邊方向計算網格間的平均高程的高差，當高差小 於-0.05 公分時，便視為是路肩的位置。圖 3-14 為路肩點萃取成果。
圖 3-13、路肩位置萃取示意圖
圖 3-14、路肩點萃取示意圖
接著，將每個網格得到的路肩點，以最小二乘法擬合路肩點，求得道路的邊界。路
𝑝𝑖𝑦 = 𝑎𝑝𝑝𝑖𝑥3+ 𝑏𝑝𝑝𝑖𝑥2+ 𝑐𝑝𝑝𝑖𝑥+ 𝑑𝑝 式 3-7