随着计算机技术的不断发展,人们获取空间数据的技术日新月异,三维数字地图是未来重要的发展方向。生成三维数字地图需要基本地图,开放街道地图(Open Street Map,OSM)因其开源免费的特性受到广泛关注。但是道路的高度信息在OSM中非常稀疏,且误差较大,其均方差大于5米。本文利用高精度的机载激光雷达(Light Detection And Ranging,Li DAR)点云(Point Cloud)(均方差约为20厘米)在OSM中生成三维地图,为导航系统等应用提供高精度的高程模型的支持。为了解决机载激光雷达俯视视角采样导致的道路区域被部分遮挡的问题,本文提出了一种基于平面拟合的PHT(Projection and Hough Transform)方法。它可分为室外通道处理,室内通道处理和坡度异常再计算三部分:(1)室外通道处理主要步骤如下:利用正交投影将三维道路投影成直线,投影自动过滤了房屋屋顶、公交车立面等干扰面;使用霍夫变换(Hough Transform,HT)提取道路候选点集合;拟合平面计算高度;(2)室内通道的高度是基于相关联的室外通道的高度并假设投影距离和高度差成正比来得到;(3)为了解决开源地图经纬度不够精确的问题,利用带权重的霍夫变换(Weighted Hough Transform,WHT)重新计算坡度异常的道路。使用德国科隆市政府提供的机载激光雷达点云(仅以研究为目的使用该数据集,该数据集的误差约为20cm),为亚琛市建立了三维道路地图。实验结果表明,与基于密度的聚类算法(Ordering Points to Identify The Clustering Structure,OPTICS)相比,91.3%的节点高度差小于1米;在高度差大于1米的场景中(占据8.7%),PHT成功预测了87%的场景,PHT准确率更高;对于点云被部分遮盖的情况,点云密度的变化以及噪声点的干扰更具有鲁棒性;PHT可以自动调节提取点云时的邻域大小,可操作性强,可方便拓展到其它数据集。