无人车是人工智能领域中的一个非常重要的部分，而环境感知则是无人车研究中的关键模块。现阶段国内外对障碍物的检测和跟踪已做了很多研究，但还存在算法不够完善、数据处理比较复杂、设备价格昂贵等问题。针对这些问题，本文基于单线激光雷达测距技术，结合现场试验，提出了一种新的基于单线激光雷达的障碍物检测和跟踪算法，实现了无人车对障碍物的检测和跟踪。本文取得的主要研究成果：(1)基于不同类型障碍物的表面特征以及单线激光雷达的特点，提出了一种最近邻聚类算法，该算法采用中值滤波去掉噪声，利用相邻两点的距离对障碍物进行初步的聚类，并用试验验证这一算法的有效性。(2)基于距离聚类判据单一的缺陷，结合激光反射强度机理，并将障碍物的反射强度作为聚类的另一判据，提出了距离和反射强度耦合聚类算法，提高了障碍物聚类的精确度，试验验证这一判据的可行性。(3)针对卡尔曼滤波和粒子滤波算法的缺陷，结合卡尔曼滤波方法，提出了通过相邻时刻不同目标障碍物的距离信息来匹配目标的最近匹配跟踪算法，解决了同一目标障碍物在相邻时刻的准确位置和目标的精确跟踪以及障碍物的相对速度和行驶方向等难以获取的问题。(4)采用C++和Qt语言编程实现了文中的算法，结合室内简单环境和室外复杂环境测试，证实了这些算法的可行性和有效性。