铁路作为中国重要的基础设施和春运期间最主要的交通工具,其客、货运输系统正处于高速发展阶段,同时也伴随着巨大的运行安全压力。机车车顶异物的存在是列车运行的安全隐患,如损毁列车固有设备,造成列车无法正常运行等。但是机车车顶异物的检测与定位至今仍是一个难点,目前国内外并没有一套完整的体系可以自动完成机车车顶的异物检测。本文提出了一种基于激光扫描结合点云处理的异物检测方法。首先,论文采用一台三维激光扫描仪LMS400对车顶进行扫描。扫描仪不容易受到光线等外界干扰。其次,激光扫描仪的距离传感器获得的数据经速度校正后,在空间坐标系下重构成三维点云。距离传感器获得的数据是极坐标下包括距离与角度的信息,为了获得真实的三维点云,我们在列车前进方向加入速度的因素,使点云成为实际运动过程中的点云。然后,我们使用改进的ICP算法进行点云配准。最后,我们采用基于动态阈值的背景差法来查找异物。本论文在前期用MATLAB进行仿真,实现所有算法并达到检测要求后,将前期仿真的算法转换成C代码。实验仿真结果显示,基于相关熵度量的鲁棒ICP配准算法有较高的配准精度和较快的收敛速度,同时,异物也能准确地被检测出来。论文最后对本方法进行了总结并提出了一些有待改进的地方,对后续的研究任务做出了展望。