随着人们对计算机视觉领域的不断深入研究,基于激光测量技术的测绘方法和三维重建方法成为了各行各业研究的热门。在实际工业应用场景中规则化、结构化场景是比较常见的,例如隧道、廊道等环境。本文主要针对结构化环境的数字重构问题,设计了一种基于移动机器人的2D激光雷达数字重构系统。该系统利用移动机器人搭载单线激光雷达传感器,构建三维雷达扫描系统,实现结构化环境的自动扫描和实时重构。移动机器人搭载的激光雷达传感器采集到的角度距离值和机器人编码器推算的位置信息,经过数据融合和坐标转换过程得到实验场景的3D点云数据。（1）移动机器人雷达采集系统的设计。首先进行移动机器人控制模块、雷达扫描模块、控制与数据采集单元模块的设计与搭建,并对激光雷达的特性进行了研究,分析不同材质对激光测距传感器的影响。（2）数字重构过程。首先详细介绍了系统的数字重构流程,然后依次分模块介绍里程计推算、数据修正、数据融合、点云拼接。第一步进行里程计推算,确定机器人的位置信息;第二步进行数据修正,为了解决移动机器人运动偏离的问题,采用了一种模糊PD控制算法,保证了系统数据采集的准确性;第三步数据融合模块,针对里程计数据和激光雷达传感器数据的融合问题,提出了一种数据融合算法;第四步点云拼接,通过坐标转换实现2D点云到3D点云的转换,实现结构化环境数字重构。（3）车载雷达数据的预处理。首先介绍了点云的存储形式,进一步分析原始点云数据中噪点产生的原因,根据激光雷达的扫描特性和结构化环境的特点,采用基于传感器自身精度的滤波与基于几何特征和扫描线滤波相结合的方式对原始点云进行滤波,实验结果表明,该算法对噪点滤除效果好。最后,数字重构系统实验平台完成调试,并对系统的自动化采集能力、纹理特征重构效果、三维测量精度等方面进行实验测试和评估。本文以管道、廊道、室内等工业应用环境为实验场景,进行重构实验,结果表明,该数字重构系统可以实现结构化环境的自动化数据采集和实时重构,并且重构结果纹理特征清晰,测量精度高。