随着科学技术的发展以及煤矿安全生产要求的提高,煤矿生产正在朝着自动化以及智能化方向发展。在目前的煤矿生产中,传统监控手段无法获取空间环境信息,往往需要暂停作业进行人工测量,影响了煤矿生产效率。目前随着三维激光扫描技术的快速发展,利用三维激光扫描设备获取煤矿井下的动态三维模型,为煤矿生产的指挥控制提供依据,对于实现煤矿生产自动化以及智能化具有重要意义。三维激光扫描技术中,如何对获取的三维点云数据进行处理得到真实三维模型是目前的研究重点。本文对三维点云数据处理进行了分析和研究,并对其中的点云边缘点检测以及配准关键技术进行了深入研究。在点云边缘点检测研究中,本文将二维图像边缘检测中的canny算法应用于散乱结构的点云数据边缘点检测,该方法通过提取点云不一致性梯度方向极大值点作为候选边缘点,再利用双阈值法进行边缘点提取和连接,通过实验证明该方法能够有效地检测出边缘点。在点云配准研究中,本文通过对目前使用最为广泛的ICP(Iterative Closest Point最近点迭代)算法进行分析和总结,增加法向量以及曲率约束去除错误点对,可以在一定程度上提高ICP算法收敛速度,并且针对ICP算法的收敛速度受点云之间的初始位置影响较大,采用基于边缘点粗配准和ICP精确配准的配准方法。该方法利用边缘点将点云粗略地配准到同一坐标系中,然后利用ICP算法进行精确配准,通过实验表明该方法可以加快点云配准的收敛速度。最后,本文在上述的研究基础上并根据煤矿生产的实际需要设计并实现了三维点云数据处理软件,并在此基础上利用Genesis64软件实现了煤矿井下的数据综合管理以及三维可视化远程监控。