无人车能够在车内没有操纵者的情况下在各种路面或野外环境下自主行驶。随着检测技术的不断发展和人类生活水平的提高,无人车技术越来越受到人们的关注和研究。感知系统中的障碍物检测是实现无人车自主行驶的关键组成部分,它直接影响着无人车自主行驶的安全性和可靠性。本文在道路环境下对无人车障碍物的检测方法进行了较为深入的研究,取得了如下的一些成果：(1)提出了一种在道路环境下进行动态障碍物的实时检测方法。采用激光雷达和车载GPS传感器两种传感器,激光雷达实时地获取连续两帧的数据,连续两帧间无人车的航向角度和位置信息,通过车载GPS实时获取。通过对两帧数据的对比分析,进行潜在动态障碍物的判定,然后进行连续两帧之间潜在动态障碍物的匹配,区分出两帧中同时存在的动态障碍物,并计算其运动矢量,最后给出预测区域。实验结果验证了算法的有效性,对无人车提前避让动态障碍具有一定的意义。(2)研究了激光雷达和摄像机两种传感器的联合标定方法。本文利用棋盘标定平面进行摄像机参数的标定,并结合激光数据进行两者之间的联合标定。联合标定实验结果较好,方法实用简单,能够做到精确度较高的数据匹配。(3)提出了一种在道路环境下基于摄像机和激光雷达的联合检测方法。激光雷达数据能够提供精确的障碍物距离信息但无法获取障碍物的形状特征信息,摄像机数据能够提供障碍物的形状特征信息但却丢失了其深度信息。本文首先采集激光雷达和摄像机两种传感器的数据,将激光数据预处理和分类后,投影到图像中,然后利用激光数据的距离信息确定图像中障碍物的检测区域,并对图像中的障碍物检测区域进行图像处理,得到各个障碍物的边缘,最后计算出物体的高度和长度。在障碍物检测的实验中取得了较好的结果,误差较小