矿山智能化进程持续推进，三维激光扫描技术为感知矿山提供了基础，为高质量获取矿山三维点云数据，提出了一种鲁棒性的复杂地下巷道场景三维点云两阶段去噪方法。首先，利用三维激光扫描技术获取井下巷道场景的3D点云信息，并分析巷道点云中不同噪声特点；其次，设计两阶段巷道去噪模型，在第一阶段，通过计算点云法向量，同时构建巷道轴线，探明点云法向与巷道轴线夹角关系对噪声的影响并去除；在第二阶段，优化巷道点云，通过分析巷道待优化点云和噪声点云的距离变化，将距离相近的点整合回第一阶段的去噪后点云中，最终得到去噪后的完整点云，该方法基于开源软件Cloud Compare进行二次开发实现；最后，以某地下矿山主运大巷和回风巷道为具体案例，详细分析了点云去噪过程中各阶段的处理时间、角度阈值、去噪数量、点云法线计算，以及邻近点选择等，系统验证了该方法的有效性。研究结果表明，设计的地下巷道场景三维点云去噪方法能够实现对噪声的有效去除，当角度阈值小于1°时，可以获得最佳的去噪效果，并通过二阶段优化算法，实现对巷道表面孔洞的有效修复。该研究为井下巷道点云去噪的实际应用提供了有力的指导，展示了在提高数据质量和可靠性方面的潜力，可实际应用于矿山智能化、地质勘探以及安全监测等领域。

0 引言
1.设备和方法
1.1 巷道噪声分析
1.2 移动式三维激光扫描仪
1.3 方法
1.3.1 巷道轴线自动提取
1.3.2 巷道点云去噪判定准则
1.3.3 巷道点云去噪优化
2.实验与分析
2.1 数据收集
2.2 巷道点云去噪及优化
2.3 分析讨论
3.结论