近年来,无人驾驶成为了人们耳熟能详的词汇,无人驾驶的研究最早可追溯到上世纪中期,随着技术的发展,二十一世纪之后逐渐走入了大众的视野,近年来,更是迎来了广阔的发展,无人驾驶的落地也成为了各个研究单位竞相实现的目标。自动驾驶中,环境感知的稳定性是保证车辆正常行驶安全的前提之一。为了测试研发过程中设计算法的可行性和稳定性,需要进行大量的场景测试过程。但实际场景测试的高成本和针对特殊驾驶时刻而测试的高危险性,都对测试过程提出了严重的挑战。因此,为了解决这个实际问题,迫切需要一种可以降低成本并且可以充分保证人员安全的测试方式。模拟技术的高安全性、低成本性正好可以满足实际设计的需要。因此,自动驾驶模拟器应运而生。针对实际使用需求,我们分别设计了基于OGRE和Unity的两款模拟器,利用两款模拟器各自的优势特点,用于实际的测试场景。根据实际使用特点,模拟器设计了模拟模式、实时监听模式和回放模式三个主要运行模式,满足大部分应用场景的需求。大大解决了研发过程中测试的成本,增加了测试的时效性,降低了测试的危险性。在自动驾驶算法研发测试过程中,希望模拟环境尽可能的接近真实的环境,尤其是实际中使用的传感器。在目前研发阶段,激光雷达抗干扰、全天候的特点以及成熟的定位感知算法,在无人驾驶中的赢得了广泛的青睐。因此,迫切需要在模拟环境中搭建相应的激光雷达系统模型。为了解决这个问题,针对不同的使用需求,分别采用了射线检测算法和纹理图算法进行了模拟激光雷达。从层次化的角度出发,分别从模拟场景搭建、模拟框架、运行模式、户交互界面和实验结果等方面进行了论述分析。针对实现过程中遇到的实际问题,论述了相应的解决方案。目前阶段,环境感知的重要一环是利用人工智能算法,训练相应的感知模型,用于识别车辆周围的环境因素。为了训练相应的感知模型,需要提前对训练样本数据进行人工标注。而在现实中,为了增加环境车辆和障碍物等信息的识别精度,训练样本的数据往往很大。这就给人工标注提出了很大的挑战,而且对于新的训练样本数据,就需要重新进行人工标注的工作,大大增加了研发的时间成本和经济成本,不利于整个项目的及时整体推进。因此,为了解决这个问题,迫切需要一个可以快速得到数据分类信息和个体信息的方案,替代人工标注的高成本消耗。模拟激光雷达过程中,模型物体已知的特点可以很好的帮助我们解决这个问题。针对这种设计,创新性的提出了两种不同的点云分类方法。第一,融合模型物体AABB包围盒和模拟点云位置信息进行点云分类,利用模型物体AABB包围盒的类型信息,与点云位置信息进行匹配,获得最优的分类结果。第二种,融合语义相机信息和深度相机信息进行点云分类,语义相机包含的丰富的场景个体信息,与深度相机的点云信息形成互补,快速有效的对模拟点云进行分类。针对两种方案的不同设计特点,对比了两种分类方法的实现优势和应用场景。最后,依据实际应用过程的系统框架,创新性的设计了模拟激光雷达系统的点云处理模块,搭建了相应的点云过滤模块、高速激光雷达平台系统和停车激光雷达平台系统。