随着我国公路建设规模的迅速发展,公路的勘察设计效率低下、周期时间长、劳动强度大、质量不高等问题日益突出。与此同时,我国道路建设逐步开始向山区、植被覆盖密集等地形复杂多变地区推进,这就对道路勘察测量的精度、效率、可靠性提出了更高的要求。如何快速、高效的获取高精度地形图,将成为我国道路勘察设计亟待解决的问题。本文将倾斜摄影和激光雷达LIDAR两种先进测量技术引入到道路勘察测量中,将有效的解决道路勘察设计中的难题,提高测量效率、缩短周期、测量精度,进而提高道路路线设计的质量和水平。本文的主要研究内容如下:(1)通过调研,总结了目前道路勘察设计现状与不足,提出了采用点云数据生成的高精度数字地面模型,用以满足道路勘察设计对基础数据的要求。(2)深入研究了无人机倾斜摄影和激光雷达测量技术的国内外发展现状,以及各自的工作原理、系统组成,并总结了无人机飞行平台的分类和优缺点,从原理上分析了测量精度的决定因素。(3)主要研究了无人机倾斜摄影,进行外业测量的主要流程。分析了数码相机的误差来源和误差原理,通过室内实验场法,用光束法平差原理检校相机外方位元素,给出了航摄方案、时间设计,外控制点布设原则和方案等关键技术的遵守原则和注意事项。(4)在学习研究点云数据经典滤波算法的基础上,结合原理与公式对比其优缺点,基于数学模型假设,从初始种子点是否共线和自适应阈值两方面,提出适合倾斜摄影点云的改进自适应移动曲面拟合算法,并给出具体流程以及评价方法。(5)在道路勘察设计上,对倾斜摄影和LIDAR测量点云精度,进行道路工程的适用性验证。基于点云数据的特征,提出了道路中线横断面高程具体算法以及土石方精确计算。(6)基于实际道路工程,提出了基于点云数据的道路勘察设计优化方案,与传统勘察设计相对比,提高了工作效率、降低人工野外作业量,进而提高道路路线设计水平,最后对优化方案进行了社会效益评价。