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基于光传播时间原理的三维激光扫描测量技术，有测量范围大，精度高，速度快，数据处理简单等特点，运用这种技术可以方便地测量复杂的三维形状，目前广泛应用于地铁隧道全断面检测中。然而如何实现将激光扫描传感器自身的坐标系转换为轨道基准坐标系，即三维激光传感器的标定问题，却是这种技术运用中的难点问题。实现传感器的高精度标定对于提高全断面线路参数的检测精度具有重要意义。 本文针对现阶段所采用的人工标定方法中存在的问题，将在计算机视觉领域应用广泛的点配准技术引入到激光器的标定中，充分利用标定场景和激光器测点的位置不确定性，设计了自动标定算法GA-ICP-WHT。在粗配准环节，引入遗传算法，能够实现任意点云的初配准，解决了ICP算法需要一个良好初值的难题。在精配准环节，引入Hong-Tan算法，并利用激光器误差分布对其进行优化。在此基础上，对常使用的标定场景，提出了基于RANSAC的数据预处理方法，在采集基准数据时，允许只采集极少数基准点，大大简化了工作量。 数学仿真表明，GA-ICP-WHT稳健性好，通用性强，适用于少量点云的配准，标定精度能达到比激光器测量误差高一个数量级。最后，利用VC++和MATLAB混合编程技术，设计了三维激光传感器的自动标定软件，使标定过程操作简单，便于推广使用。论文研究成果已运用在北京交通大学研制的隧道全断面检测车上，利用三维激光传感器自动标定软件输出的标定结果，取得了良好的测量效果。