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煤炭一直是我国消费最多的不可再生能源,但目前煤炭井下开采的机械化和智能化程度低,需要建立一套远程监控系统实现可视化监控,为复杂环境下的薄煤层无人化开采提供技术保障。本文针对上述问题进行了研究,主要研究内容为构建三维点云地图,这是实现可视化监控的重要部分。要构建三维点云地图,首先利用自制的三维激光扫描仪获取360o点云数据,然后通过点云的直通滤波和邻域滤波过滤杂点,并进行点云稀疏化,得到有效配准数据,最后经过配准生成三维点云地图。这个过程中存在两个问题:1、标准迭代最近点(Iterative Closest Point ICP)配准算法搜索效率慢,且易陷入局部最优解。针对搜索效率慢,采用K-D树搜索加快ICP搜索效率;而针对ICP易陷入局部最优解的问题,采用采样一致性初始拼接(Sample Consensus Initial Alignment SAC-IA)算法初配准、改进ICP算法精配准来实现两幅点云的精准拼接,并通过实验从时间和效果两方面来验证改进后基于SAC-IA的改进ICP配准算法的快捷性、精准性和鲁棒性。2、点云配准累积误差。点云配准幅数越多,累积误差越大,导致最终生成的三维点云地图严重失真。因此,本文提出了一种结合地图张弛优化和移动最小二乘法优化算法的方案,来进行三维点云地图的优化,并对三维点云地图信息进行管理,方便后续进行查询和调用。另外,本文在上述研究基础上,以煤矿的生产需要设计并实现了一套三维地图构建系统,实现了点云滤波、点云稀疏化、点云配准、点云表面重建等关键功能,并利用三维地图进行路径规划和截割窗口测量等应用。