环境感知技术是智能车路径规划和行为决策等技术的基础,其中护栏检测是智能车感知周围环境的一个重要组成部分。通过护栏检测能为智能车提供当前可行驶的最大安全区域及其道路结构等信息,故护栏检测有着非常重要的学术和工程意义。通过对国内外研究现状的调查发现,当前对护栏检测的研究较少,该领域处于起步阶段。本文以高速公路护栏检测为研究对象,利用激光雷达数据,通过分析护栏的特点,构建护栏的点云特征;针对护栏检测易受其它车道护栏干扰的问题,提出冗余特征点滤除算法从而建立高速公路护栏检测方法;为进一步提高护栏检测的精度、鲁棒性和实时性,构建护栏跟踪算法,并提出一种基于护栏跟踪的检测方法;最终开发面向整车集成的护栏检测与跟踪系统。本文的主要研究内容如下:1.总结当前护栏检测的国内外研究现状,总结归纳当前高速公路护栏检测算法,并分析不足之处,提出本文研究目标。2.提出基于距离的冗余特征点滤除的护高速公路栏检测方法和相应的护栏检测评价指标。首先提出高速公路护栏的高度和角度特征,构建相应的特征提取算法;并针对所提特征点中存在其它车道护干扰的问题,利用护栏特征点的距离特性,构建较为鲁棒的基于距离的冗余特征点滤除的护栏检测方法;并提出了相应的价指标,通过大量实验表明本文所提护栏检测方法的有效性。3.建立联合高速公路护栏检测与跟踪的方法。为进一步提高护栏检测的精度、鲁棒性和实时性,在考虑本车道两侧护栏平行但不重合的关系基础之上,构建高速公路护栏跟踪算法,并利用当前帧的护栏跟踪结果反馈至下一帧以构建可变的自适应感兴趣区域,从而建立了联合护栏检测与跟踪的方法。大量实验结果表明本文所提的联合护栏检测与跟踪的方法具有较好的检测精度、鲁棒性和实时性。4.开发面向整车集成的高速公路护栏检测与跟踪系统,建立护栏的检测和跟踪所需的具体函数表示方法,开发相应的接口和功能。总体来说,本文所提基于距离的冗余特征点滤除的护栏检测方法和联合护栏检测与跟踪的方法比现有的护栏检测方法在准确性、鲁棒性和实时性等方面都有显著提升,通过本文的研究工作,对于今后的高速公路护栏检测与跟踪,及其智能车的研究提供了一定的理论和工程作用。