实现结构化路面，半结构化路面以及非结构化路面的可行驶区域检测，要求学生具备基础的编程（python或C语言）与点云数据处理（包括但不限于点云滤波、聚类分割、特征提取）能力以及机器学习的基础知识，设计出基于传统特征提取以及基于深度学习的两种检测方法。

非常感谢您的问题！针对您的问题，我可以告诉您一些相关的技术和方法，具体可行的解决方案还需要根据实际情况进行具体实现和优化。

对于路面可行驶区域的检测问题，可以采用机器学习的方法来解决。机器学习是一种基于经验的方法，在数据驱动下从输入和输出之间建立映射关系，可以预测新的输入数据的输出。

首先需要对点云数据进行过滤，以减少干扰和噪声。常见的点云滤波方法包括高斯滤波、中值滤波、统计分析滤波等。

然后，根据路面的结构特点，可以采用分割和聚类的方法将路面分成可行驶区域和非可行驶区域。常见的点云聚类方法包括基于距离的聚类、基于密度的聚类等。

在特征提取方面，可以采用传统的特征提取方法和基于深度学习的方法。传统的特征提取方法包括统计特征、形态学特征等。

基于深度学习的方法，可以采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型。可以将点云数据转换为图像，然后利用CNN模型进行特征提取和分类。也可以利用RNN模型对点云数据进行序列建模。

综上所述，可以设计出基于传统特征提取和基于深度学习的两种路面可行驶区域检测方法。您可以根据具体应用场景进行选择和优化。希望我的答案可以帮助到您，如有不懂之处或者更深入的问题，可以继续向我提问。