环境感知是无人驾驶车辆实现自主驾驶的关键技术，基于图像信息实现车辆环境感知具有成本低的优点。研究多源多视点图像拼接有助于车辆实现全方位感知行驶环境，本文根据无人驾驶车辆在检测和识别外界信息感兴趣区域的不同研究多源多视点图像拼接问题。本文通过研究广角摄像机及长焦摄像机的图像拼接算法，实现多焦距的图像拼接，可以解决无人驾驶车辆在检测地面信息时遇到的范围与距离的矛盾；设计多视角图像拼接算法，解决了在大范围复杂交通场景中细节与整体的难以共存的问题。主要研究工作及成果如下：（1）分析无人驾驶车辆视觉传感器的配置，结合无人驾驶车辆在地面标志、交通灯、交通标志及行人等动态目标的检测需求，设计视觉传感器配置方式。（2）针对无人驾驶车辆在路面标志存在的检测问题，研究多焦距图像拼接技术。采用尺度不变特征的方法进行广角图像和长焦图像的特征提取和匹配，通过随机抽样的方法去除误匹配，提高匹配的精度。（3）由于交通灯、交通标志及行人等动态目标的检测对实时性要求较高，本文采用加速稳健特征进行相同焦距不同视角的两幅到六幅的图像拼接，并提出在实际应用中的改进方法。针对无人驾驶车辆交通场景的特殊应用，研究3个长焦摄像机及2个广角摄像机采集图像的大范围图像拼接算法。