近年来,激光雷达技术由于其准确性高、测量范围广等特点已在各个领域内被广泛应用。在轨道交通中,在轨道探伤、轨道入侵检测和铁轨零件识别等方面也应用到了激光雷达技术。但无论是对铁轨进行探伤,还是对轨道进行入侵检测,都需要先识别出铁轨。铁轨识别是轨道探伤、轨道入侵检测等应用的基础。本文的工作就是对铁轨识别的方法进行研究。首先,针对目前铁轨识别方法中对铁轨定位需要依赖周围环境的问题,提出基于空间特征分割算法的铁轨识别方法。为了便于对表示铁轨的点云数据进行提取,提出基于空间特征的分割算法,以法向量、高度和距离为特征将铁轨点云数据分割到相应区域中。利用区域宽度和点数目的限制,筛选出可能存在铁轨点云数据的区域。并通过区域合并算法对其进行合并,提取出用于标识铁轨的点云数据,实现铁轨识别。其次,针对目前铁轨识别方法不能清晰定位铁轨边缘的问题,提出基于连通性算法的铁轨识别方法。为了减少三维空间特征对铁轨识别准确度的影响,使用正交投影将铁轨点云数据投影成二值图像,并提出一种建立铁轨图像连通性的算法以提取完整的铁轨图像。根据铁轨的最小包围框轮廓进行直线拟合,并将拟合出的直线投影回三维空间中,通过基于长度和角度的直线筛选算法,筛选出最适合标识铁轨的直线,实现铁轨识别。最后,以准确率和粗差率为评价指标对基于空间特征分割算法的铁轨识别方法进行了实验验证。以识别率和余弦相似度对基于连通性算法的铁轨识别方法进行了实验验证。实验结果均验证了本文提出铁轨识别方法的正确性和有效性。