在针对大型物体及室内大场景的三维重建中,以激光雷达为代表的深度传感器应用越来越广泛,获取三维信息的技术手段也越来越成熟。而为了得到彩色的三维信息,则需要将深度传感器获取的三维信息与普通的CCD（Charge-Coupled Device）相机获取的彩色图像信息进行纹理贴合。而对二者进行位姿标定,获取两传感器的相对位姿关系是进行信息融合和准确三维重建的重要前提。目前有关位姿标定的研究主要针对RGB-D（RGB-Depth）传感器,即深度传感器与普通相机集成在同一设备上的数据融合,而关于激光雷达与鱼眼镜头相机之间位姿关系标定的研究还比较有限。而由于鱼眼镜头相机成像角度较广,其具有非相似成像以及桶形畸变的特性,通过现有的标定技术获得的位姿关系矩阵与实际的有较大误差。本论文针对激光雷达与鱼眼镜头相机之间数据融合的关键技术进行了研究,通过数据预处理,将鱼眼镜头相机与激光雷达之间的位姿关系问题转换为尺度不变特征转换（Scale-invariant feature transform,SIFT）算法标定两传感器全景图的旋转矩阵问题。具体来讲,论文主要工作包括以下几个方面:首先,针对鱼眼镜头的畸变和镜头偏心标定其内参,并对设备采集得到的鱼眼图像进行拼接处理,得到彩色全景图的柱面展开图。再对点云数据进行处理,将点云按照u,v值展开得到深度全景图。其次,通过分析成像模型可知,鱼眼镜头相机的全景图与激光雷达的深度全景图匹配可以求得同名特征点在点云数据和彩色全景图中的坐标。基于SIFT算法提取的特征点可组合为特征平面,利用特征平面的法向量作为约束条件,使用最小二乘法求得旋转和平移矩阵,以该矩阵作为位姿标定结果统一鱼眼镜头相机与激光雷达之间的坐标系。最后,利用标定得到的旋转平移矩阵,对鱼眼镜头和激光雷达传感器的数据进行处理,完成点云与彩色数据的360°全场景融合并进行可视化的点云展示,验证了激光雷达与鱼眼镜头相机之间位姿标定准确性。从而为激光雷达与鱼眼镜头相机在大场景三维重建领域中的应用提供了可行的技术解决方案。