随着“工业4.0”时代的到来,大型制造业正逐渐地朝着自动化、集成化、智能化的方向发展。对于面向大尺寸空间的测量领域来说,高精度、高效率、高质量一直是测量研究人员不懈追求的目标。针对目前大尺寸测量任务中,测量结果达不到预期精度、测量效率较低以及测量质量不达标等问题,提出一种基于激光雷达测量系统的测量规划及数据处理方法,包括测量前的现场精度评估、测量时的系统布站及转站点选取、测量后的数据融合技术。同时,为了实现制造过程智能化的目标,设计一种基于聚类算法的测量规划模型,通过计算机仿真实现系统配置的自动化,从而在实际测量任务中指导测量网的配置规划,达到测量规划预评估的目的。论文完成的主要工作如下:首先,对激光雷达测量系统的精度进行评估。通过建立系统的精度模型,结合蒙特卡洛仿真方法对系统测量不确定度进行分析。依据测量溯源性要求,利用标准四面体辅助雷达进行现场精度评定,分别设计单站位和多站位两种评估模型,增加了校准数据的可信度,完善了现场精度评估方法。然后,对面向大尺寸空间的测量规划及数据处理方法进行研究。通过对测量场全周期建立过程的分析,分别提出针对于测量系统布站和转站点选取的指导原则,为系统配置提供理论依据。以奇异值分解配准算法为基础,对多站位数据融合技术进行研究,实现对测量系统性能和测量网建立结果的完整表达。最后,对测量规划预评估技术及软件实现进行研究。采用K-means聚类算法模型实现系统配置的自动化。基于SA(Spatial Analyzer)软件中的MP(Measure Plan)功能,利用Visual Studio开发平台中C++语言对系统进行二次开发。根据大尺寸测量任务的步骤,对预评估系统的总体框架进行模块设计,从产品信息分析到测量报告输出,以大尺寸测量预评估系统程序的形式呈现。通过预评估系统实现测量精度可视化和对测量网规划的指导功能。