陆地自主车(Autonomous Land Vehicle，简称ALV)作为智能机器人中的一种，在国防军事、民用交通及科研领域都有重大的研究价值和广阔的应用前景。本文旨在从理论和实践上对激光雷达在ALV环境感知中的应用方法和技术进行研究。本文完成的主要工作包括:1、结合激光雷达的平面扫描模型和扩展卡尔R滤波算法，改进了路面检测算法，实现对单帧激光雷达数据的分类，并成功检测路面。本文提出一种基十序列激光雷达数据的道路提取方法，通过统计道路参数信息解决了路面雷达数据丢失的问题。2、采用自适应闽值最近邻聚类算法和基十高度差信息的障碍判定准则，完成了激光雷达障碍检测工作。3、基十专家系统和集成学习的思想，本文提出一种专家集成的道路与障碍检测方法，设计了障碍检测专家、路面提取专家，集成给出了道路与障碍检测结果，初步实现了基十激光雷达的道路与障碍检测。4、采用分步标定方法实现了单线激光雷达的标定，改进了激光雷达与图像外部标定方法，采用模拟退火方法优化外部标定矩阵，在减小标定工作量的同时提高了标定精度。实车实验结果验证了上述方法能够较好的检测路面，实现对道路与障碍的检测。