本文研究对象为多期、多平台城市道路激光点云数据，通过分析道路场景激光点云的特点，提出了一种利用地理实体目标特征的点云配准方法。该方法选取固定地理实体作为配准基元，消除动态变化因素对配准的影响；使用特征值和形状指数构建约束条件，并结合八叉树均匀划分离散分布点的优势，提取关键点，并解决点云空洞或密度不均对配准的影响；采用双向K近邻搜索方式剔除错误的匹配点对，以提高配准精度。实验证明，本文方法能够有效解决城市道路场景采集的MLS点云位置不一致以及TLS与MLS点云数据配准难度大的问题。虽然本文方法已能完成城市道路点云的配准，但对于TLS与MLS点云数据的配准精度仍有待进一步提高。