在智慧城市建设的背景下,大范围地理空间数据快速获取与更新成为了切实的客观需求。激光雷达作为一种新兴遥感技术可以自动、连续、快速地采集目标表面高精度的三维点云,具有抗干扰能力强,可全天候工作等优势。目前主流的激光雷达平台包括星载、航空、车载、地面LiDAR平台等,综合运用可获得多方位、多层次、多尺度的数据集合。为了保证数据的完整性,需要对处于不同坐标系的点云进行配准,将其统一至相同坐标系下。LiDAR点云配准与集成在科学研究和实践应用方面均有着重要的研究意义。目前关于LiDAR点云配准的研究较多,但是由于点云自身离散性、目标结构复杂性、多源平台异质性、公共区域较小等因素,LiDAR点云配准仍存在一定的技术难点。因此需要寻找突破口,探索新的配准思路。现实地理场景中许多物体具有对称性,且对称特征在刚体变换下具有几何不变性。受到对称性的启发,本文深入挖掘点云对称性利用潜力,以“对称性检测—对称特征提取—点云配准”为主线,分别探索了旋转对称点云配准方法和镜像对称点云配准方法,初步形成了一套高鲁棒性和高精度的LiDAR点云配准方案。具体研究内容如下：(1)基于空间转换的点云对称性检测方法点云对称性包括镜像对称、旋转对称、二面对称等多种对称类型,需要先对点云对称性进行检测和判断,然后根据点云对称性分类结果采用不同的配准策略进行配准。本文提出一套“点云采样—投影降维—空间转换—曲线拟合—密度聚类”的点云对称性检测流程。首先对原始目标点云进行重采样和垂直投影,降低方法计算量；接着对投影点进行坐标空间转换；在获取转换空间点集的基础上,分别采用正弦曲线拟合方法和密度高值聚类方法检测点云的旋转对称和镜像对称性。在本方法中,利用曲线拟合系数和镜像对称度分别对点云的旋转对称性和镜像对称性进行定量判断。(2)基于旋转对称中轴的点云配准方法以旋转对称点云为研究对象,针对点云数据量大、公共区域较小,常规配准方法不适用等问题,本文以旋转中轴特征为突破口,提出一套“点云分层—中点获取—中轴拟合—中轴匹配—点云配准”点云配准方法。首先对点云进行垂直分层处理,接着获取单层点云的旋转中心,并采用整体最小二乘法拟合获取旋转中轴。通过中轴匹配实现点云在垂直方向上的统一,迭代对点云进行垂直移动和水平旋转操作,利用点云公共区域的最大匹配度,实现点云的全局配准。最后在中轴约束下利用ICP方法对全局结果进行局部优化。该方法适用于旋转对称点云,通过三维中轴特征引导并约束点云配准,具有鲁棒性强、准确度高、原理简单且无需辅助数据等优势。(3)基于镜像对称平面的点云配准方法以镜像对称点云为研究对象,针对常规方法配准难、共轭特征提取难、辅助数据获取难等问题,以点云的镜像对称面特征为突破口,提出一套“对称面提取—点云投影—全局配准—精细配准”的镜像对称点云配准方法。在点云坐标空间转换的基础上,采用密度高值聚类方法获取点云的初始对称面,接着利用原始点云与镜像点云的配准关系获取精细对称面。在此基础上,将点云投影至对称平面,利用平面上不变四点特征引导点云进行全局初始配准,最后利用ICP方法进行局部精细配准。该方法适用于镜像对称目标点云,通过平面上仿射不变特征引导点云配准,降低了计算复杂度,具有效率高、精度高等优势。通过实验发现,旋转对称点云配准方法通过旋转中轴特征作为约束,能有效避免常规方法易造成的整体偏离、局部最优等问题,确保了在公共区域较小下的点云配准结果的高可靠性。在镜像对称点云配准方法中,将镜像对称平面作为全局特征,并利用对称面上不变四点特征引导点云进行配准,从而克服了常规特征方法的计算量大、特征提取难、特征匹配难等问题,最终配准结果的精度较高。