利用无人探测器着陆到目标天体表面进行实地勘探或采样返回是人类探索宇宙的一条重要途径,也是未来深空探测活动发展的热点之一。为了满足科学考察任务的需求,未来的着陆器需要具有自主障碍检测与规避能力,以提高着陆器在危险区域的生存能力。自主障碍检测技术是实现自主障碍规避的前提,本文就基于激光雷达的自主障碍检测方法进行了深入研究。首先,建立了激光雷达的仿真建模,并针对激光雷达原始地形数据与着陆器姿态存在耦合及采样点空间分布不均匀的问题,就利用激光雷达原始地形数据和着陆器姿态信息构建均匀网格高程图的方法进行了研究。其次,针对陨石坑、沟壑等大尺寸障碍的检测,首先研究了基于平整度的检测算法,针对局部方差不便于与其它因素综合考虑以选取最优着陆窗口的问题,引入了平整度的概念,并建立了“平整-廉价”意义上的着陆窗口评价指标。另外,考虑到障碍内部的平坦区域往往也是危险的,提出了一种基于局部坡度的区域型障碍检测算法。该算法利用阈值分割和区域生长算法提取障碍区域外部的最大平坦区域作为着陆窗口候选区域,以保证最终所选着陆窗口不会落入局部平坦区域。然后,针对着陆窗口中岩石等小尺寸障碍的检测,改进了基于平面拟合的障碍检测算法,以提高算法实时性。一方面,通过动态设置基准面估计算法RANSAC的抽样次数,使该算法具有一定的自适应性,以避免不必要的抽样;另一方面,将障碍检测过程与着陆点搜索过程交替进行,使算法能够尽快输出离预计落点最近的安全着陆点。最后,利用火星地表不同特征的地形,及基于火星地表岩石分布模型生成的人工随机地形,分别对文中的区域型障碍检测算法和局部型障碍检测算法进行了测试、仿真,测试和仿真结果验证了检测算法的有效性和可行性。