智能车辆指的是集成多种技术,搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,可以实现信息交流与共享,以达到安全、高效、节能的行驶为目的,并最终实现自动驾驶的新型汽车。环境感知技术主要指依赖于车载传感器对车辆周围环境进行探测,它是智能车辆行驶安全的重要保障。为了保证智能车辆的行驶安全,需要保证环境感知系统的稳定性和可靠性,因而需要对车辆可行驶区域的目标进行检测和跟踪。本文依托天津大学智能驾驶多学科交叉平台,针对不同的应用场景,对传感器平台进行方案布局,并利用车载四线激光雷达实现目标检测。针对智能汽车环境感知系统,本文研究一种多传感器信息融合的目标检测和跟踪方案,可通过激光雷达和相机检测并跟踪可通行区域的目标。本文主要工作内容如下:1.设计天津大学智能驾驶多学科交叉平台传感器布局方案,针对场景需要以及信息融合的要求进行传感器选型和位置布局,并在此基础上对传感器探测范围进行仿真。2.完成基于车载四线激光雷达的目标检测,包括雷达数据采集、可通行区域提取和点云聚类分析及点云聚类DBSCAN算法优化,最后根据点云聚类结果生成栅格地图。3.研究一种信息融合的目标检测和追踪方法,通过激光雷达和相机的联合标定将扫描点云数据投影到图片上,实现信息的融合,并利用点云聚类的结果优化粒子滤波算法,实现了目标跟踪,利用KITTI数据集验证了目标检测和追踪方法的有效性。