三维激光扫描技术作为逐渐发展成熟的一种高科技技术,其可以在短时间内获取海量的精度高、分辨率高的点云数据,具有很强的实时性,被广泛应用在城市地物信息采集、道路平整度检测、公路标志性物体提取等实际的工程测量中。根据搭载载体的不同,三维激光扫描系统可以分为:车载移动测量系统、地面三维激光扫描系统、机载激光扫描系统。车载移动测量系统具有作业简便、高强度的实时性、测量精度高、测量效率高、可连续作业等显著特点;但在地形狭小、周围环境复杂的区域、遇到长时间GNSS失锁和遮挡严重的情况下,难以获得满足测量精度的完整物体表面数据,需要采用地面三维激光扫描系统辅助测量。为获取完整的车载与地面点云数据融合的三维点云模型,因此对车载与地面点云数据的拼接技术做了深入地研究,主要研究工作如下:1、研究常用坐标转换模型的相关理论,并对其适用性进行分析。常用的坐标转换模型主要有:非线性七参数模型、罗德里格矩阵模型、四元数模型,三种坐标转换模型均能适用于大角度的旋转角,但是非线性七参数模型的转换精度受初值选取的影响,线性化过程繁琐且计算复杂;罗德里格矩阵模型不需要进行线性化,可以直接解算参数,但存在奇异点;四元数模型可直接求解,模型简单,计算速度快、效率高,解算参数精度高。2、研究了基于曲率提取特征点的改进ICP算法。针对传统ICP算法对点云初始位置要求较高的问题,提出了基于特征点提取的粗拼接算法,利用数对特征点计算旋转矩阵R和平移矩阵T,实现点云数据的粗拼接。然后利用八叉树创建点云索引来提高点云邻域搜索速度,并通过计算曲率提取特征点,计算每个特征点之间的Hausdorff距离,保留Hausdorff距离小于阈值的对应点对,完成点云数据的精拼接,解决了传统ICP算法搜索最近点耗费时间长、错误点对较多的问题。对传统ICP算法和改进ICP算法的拼接结果进行对比分析,实验表明本算法拼接效率高且可以得到精确的拼接效果。3、对车载和地面点云数据的整体拼接进行研究。采用基于曲率提取特征点的改进ICP算法对车载和地面点云数据进行拼接,计算旋转和平移参数,由于误差累积和传递的影响,拼接结果会有较大误差。因此,以计算出的参数作为初始值,以公共点对在统一坐标系下的坐标应该相等、转换后的公共点应也能与两测站中心拟合成同一个平面为前提,对旋转和平移参数进行改正,得到满足精度要求的拼接结果。实地采集车载和地面点云数据,经过去噪处理后,对其进行拼接实验,验证了该算法的可行性和准确性。