交通强国,铁路先行。为推进国家铁路建设与保障线路安全运营,各种智能监测设备层出不穷,其中以激光雷达最为热门。相较于其它类型的监测设备,以激光为信号载体的激光雷达能够更好的实现监测功能。传统激光雷达大多是基于车载自动驾驶应用而开发,注重高刷新率与超远距离大视场角,对细节辨识需求不高,这显然不太符合铁路监测的需求。通过设计一套可行的机械结构实现高分辨单线激光雷达三维扫描,可以改善传统激光雷达纵向角分辨率不足的问题,实现全天候智能监测列车高危运营线路段,对智能轨道交通建设有着重要研究价值。本文的主要内容包括:1、根据铁路监测目标,选用合适的激光雷达并设计了两套符合目标需求的机械扫描结构。方案一以抗振动干扰的稳定性和模块化为主,实现三维扫描的活动结构体积小、重量轻,点云图像在边缘换向处误差小。方案二以轻量化和集成度为主,安装便捷,各部件配合更为合理。通过采集实际场景的点云图像发现,两个设计方案所采集到的点云图像无明显差异,均能较为完整的实现监测区域的扫描。2、在两种激光雷达机械结构的基础上进行了深度图转化为点云图。根据各自扫描中心与旋转中心的关系,给出两种坐标转化的公式,并实际验证坐标转化出的点云图与实际场景是否保持一致。此外,由于常规的扫描多以匀角速度为首选,使得扫描线间距随着扫描距离的增加而不断增大,导致障碍物监测误差也随之增大。而这种间距增加是非线性的,因此采用一种非线性变化的扫描速度使得扫描线均匀分布于扫描区间内,弥补远距离处过大的监测误差。另外,通过机械结构的纵向扫描与雷达光源的水平扫描相结合得到的扫描线实际是倾斜的,本文给出不同扫描线的最大倾斜高度,并通过算法矫正任意一条扫描线中任意一个脉冲信号点的坐标信息,这将为未来远距离道路监测提供精度修正的借鉴。3、采用直通滤波算法中的高度阈值法,提取扫描区域内的障碍物的点云信息,并给出适合道路监测的高度阈值。实际上线测试后得到的结果表明,该方法能够较为完整的将障碍物从背景点云中提取出来,比较好的过滤无关点云。