车载LiDAR系统能够迅速获取行驶路线周围的道路边界、建筑物、杆状目标等多种地物的高精度表面点云,相比于机载LiDAR系统和固定式地基LiDAR系统获取的点云,它更适合应用于大比例尺地形图的绘制。传统地形图的绘制方法一般有全站仪测图、GPS-RTK测图、数字摄影测图等多种数字测图技术,其中全站仪测图、GPS-RTK测图主要是利用仪器进行单点采集来直接获取地物的三维坐标信息;数字摄影测图则是利用立体像对经过空中三角测量等处理过程来间接获得地物的三维坐标信息。与这些获取地物的三维坐标信息的方式相比,车载LiDAR系统具有更加显著的优势,它不但能够获取周围地物的海量三维坐标信息,而且还可以获取地物的反射强度、颜色等其它相关信息。在点云分类方面,现有研究主要集中于对车载LiDAR点云中常见的地物进行提取;在点云数字测图方面,现有研究主要是利用车载LiDAR点云进行人工拾点绘图,暂时还未实现自动化成图。本文在综合分析车载LiDAR点云数据的特点的情况下,针对以上两个方面,实现对道路环境中常见地物的自动提取,然后在分类的基础上,实现自动绘制地形图。主要研究内容如下:(1)对于道路环境中的车载LiDAR点云数据,本文在分析点云数据的特点和总结前人的经验方法的基础上,将点云数据进行网格化或超体素化,然后以网格或超体素为单元,通过提取单元内点云的密度、高差等特征,以及单元间的相关特征,来实现道路边界、建筑物、杆状目标的分类。(2)对于分类出的地物,结合各地物的特征,对地物进行细分类。在此基础上,针对不同地物提取不同的成图特征点,然后对特征点按照一定的顺序进行排列,并自动生成成图文件,之后利用南方CASS软件中的简码识别功能读取文件,实现地形图的自动绘制,最后将自动生成的地形图与人工绘制的地形图进行精度评定,探索自动绘制大比例尺地形图的可行性。本文选取的是代尔夫特某城区和广州市番禺区某街道的车载LiDAR点云数据进行实验,通过实验结果可知,自动成图结果能够满足大比例尺地形图的规范要求,不足之处在于只能对常见的简单的地物实现自动成图。