堆积物体积的准确测量,不仅关系到企业的安全稳定生产,同时也决定着企业的经济效益和综合市场竞争力,快速、高效、准确的堆料体积测量对于促进国民经济的发展和企业的科学生产具有指导性意义。目前,堆料体积的测量常采用人工丈量或者皮带、地磅称重等方法,自动化程度低,精度也不高,难以适应大规模堆料体积测量的需要。本课题结合激光测量技术与无人机自动驾驶技术,设计出机载激光雷达堆料体积测量系统,并对测量点云数据处理方法展开应用研究。本文分析了机载激光雷达系统的构成及工作原理,并重点研究了激光扫描系统、无人机飞行控制系统、数据采集系统之间的通信过程及数据同步采集过程。通过高精度差分GPS获取飞机位置信息,通过惯性传感单元获取飞机的飞行姿态,通过激光扫描仪获取地面信息,得到高精度点云信息。针对机载激光雷达系统测量点云数据量大、测量目标周围场景复杂、测量数据分布不均匀等问题,采用基于噪声分类的滤波算法对堆料表面点云进行滤波、平滑;采用密度自适应的栅格简化算法,对堆料表面点云进行简化,加快后续处理速度,同时减小点云简化所带来的对体积计算的影响;采用反距离权重插值算法对堆料表面点云进行插值,来弥补由于数据密度不均匀、缺失等造成的表面重建漏洞问题。并根据堆料表面三角化结果,采用微元法计算堆料的体积,取得了良好的效果。根据对机载激光雷达系统数据处理方法的研究,采用Microsoft Visual Studio2010、QT和PCL库等完成了软件系统的开发工作。并通过平地实验和现场测试,得到系统的高程测量精度、平面位置测量精度以及实验重复测量误差。结果表明,本系统测算速度快,测量周期短,精度高,实用性强,具有广阔的应用前景。