随着城市化步伐的加快和国民物质生活水平的提高,汽车保有量逐年激增,由此带来的城市拥堵、交通事故和环境污染等问题日益加剧。智能化能提高汽车行驶的安全性和便利性,电动化能减少汽车的排放污染。智能化与电动化“两化融合”已经成为未来汽车发展的重要趋势。前方车辆检测方法是汽车智能化中的关键技术,该方法提高了车辆行驶的安全性,因此具有很高的研究价值。由于不同类型的车辆体积、特征都有明显差异,检测方法也不相同,因此本文选取轿车为被检测对象,首先描述了激光雷达采集数据的原理,提出一种分析激光雷达数据的算法——聚类算法。对工业相机采集到的图像进行预处理,包括灰度化、去噪以及分割。然后搭建了前方轿车检测中多传感器融合的模型,包括空间上融合和时间上的融合,在空间上的融合中,运用张正友标定法对工业相机进行标定,求得工业相机的内外参数,然后对激光雷达和工业相机进行了联合标定。其次,本文提出了基于激光雷达和工业相机融合下的前方轿车检测方法,采用自适应距离阈值聚类方法,对激光雷达信息进行聚类,得到激光雷达感兴趣区域(ROI),虽然激光雷达可以准确检测前方障碍的位置和距离信息,但是对障碍物的特征无法检测,那么与轿车外形和体积相似的其他障碍物也会被检测出来。因此需要将激光雷达感兴趣区域通过坐标变换投影到图像上,生成图像感兴趣区域,在该区域内继续检测目标轿车,本文运用基于分层式多特征融合的算法,分别检测出图像中的轿车车底阴影、轮廓对称性等车辆特征,运用马氏距离特征加权的多特征融合算法,对以上两种特征进行融合,缩小感兴趣区域,将与轿车特征不符的障碍物筛选掉,检测到了前方轿车。最后,设计并搭建了智能纯电动汽车整车系统平台。加入了激光雷达、工业相机等传感器,并设计了前方轿车检测软件系统,最后在城市道路工况、高速公路工况和雨天工况分别对前方轿车进行检测,并对检测的正确率进行了统计,结果表明,本智能车驾驶平台可以很好地实现对前方轿车的检测,正确率可达80%以上。