强大的国力推动了我国铁路交通的高速发展,尤其是高速铁路的大量修建,铁路运行速度越来越快,铁路运营速度的提高对列车行车安全、平稳提出了更高的要求。因此,建立一套高效的、科学的、系统的铁路运营维护体系显得尤为重要,而间断性的在铁路运营维护中进行组织复测,是全面了解铁路状况、保障铁路运营安全的一种重要而有效的方法。车载激光LiDAR可以获取大范围、大批量的三维点云信息,与传统的运营复测相比,具有快速、安全、精度高等优势,但是存在海量数据,找到合适的点云分类方法是关键所在。本文主要工作和研究内容有:(1)介绍了我国铁路快速发展中运营维护亟待解决的的现实问题,探讨车载LiDAR技术在既有铁路线路复测中作为新方法的优势及面临的挑战。(2)全面的介绍了车载激光LiDAR的系统组成部分及工作原理,查阅文献、网站了解国内外关于这方面仪器的研究情况。研究了车载激光LiDAR系统的数据特点、数据处理技术的进展概况。分析了车载激光LiDAR技术的优势和缺陷,并介绍了激光LiDAR技术的几个主要应用领域。(3)点云分割方法的研究:探讨车载激光LiDAR点云数据处理中常用的几种分割方法的原理及存在的不足。结合铁路复测的要求,分析主要的地物分布特征,采用针对性的分割方法:对于钢轨,根据钢轨的反射强度及特点,运用融合反射强度的相似度量分割方法;对于隧道,本论文基于有效采样点率,实现隧道的分割。(4)地物分类方法的研究:在点云分割的基础上,提取目标点云的语义特征并建立知识库,采用主成分分析(PCA)方法提取特征值。在特征值的基础上,结合相应的地物特征知识实现地物分类。