2D双足机器人的环境避障一直依靠人工设置参数或者利用远程遥控的方式,这种方法消耗时间、精力而且效率低下。大型人形机器人研究机构会采用3D激光雷达、红外线传感器或者双目摄像头等,来单独或者组合搭建来实时感知周围环境,然后机器人来进行下一步的躲避或者跨过障碍物的动作。但是这些系统存在着搭建复杂、对平台要求高和价格昂贵的特点,不适合于一般高校研究机构用来作相关研究。本文以调试2D双足机器人在上下阶梯和斜坡时行走的稳定性这个背景,提出运用2D激光雷达和SSD算法,搭建一个可以实时获取机器人上下阶梯和斜坡时相关数据的方法,这种方法获取的数据可以给2D双足机器人下一步避障动作给予参考。首先,研究了2D激光雷达竖直打在阶梯和斜坡上的点云数据,提出一种可分离当前阶梯上不同平面点云数据的方法。这种方法可以实时得到阶梯与机器人距离、阶梯的高度以及阶梯上宽度。此外又提出一种实时得到曲面斜坡上当前机器人实时角度的方法。然后,研究了深度学习算法SSD,在运用finetuning方法经过自制数据集的网络训练之后,该SSD可以识别本文背景中提到的阶梯和斜坡等障碍物。并利用串口完成了SSD算法检测目标结果信号与雷达模块开发软件的通讯。最后,搭建了SSD模块与2D雷达模块的雷达检测系统。首先经由SSD模块识别阶梯和斜坡,然后通过串口把识别到的目标信号传给雷达模块开发软件。接着雷达模块启动相关代码,实时测得阶梯或者斜坡相关数据。经过KT板实物搭建环境的证明,本系统可初步实现这些功能,并且相比大型研究机构的系统,有着搭建结构简单、实时性良好和造价低廉等优点。