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针对64线激光雷达数据量大,导致无人自主车的障碍物检测实时性差的问题,提出一种兼顾有效性和实时性的目标检测和分类算法.该算法首先通过多特征多层高度地图分离路面、障碍物和悬挂物;然后采用基于动态距离阈值的网格聚类算法对障碍物进行聚类,并结合相邻两个障碍物的运动状态信息对聚类结果进行修正,提高聚类的准确率;最后使用SVM对障碍物进行检测和分类.实验结果表明:该算法最优识别率达89.77％,耗时约为95 ms,在保证检测和分类准确率的基础上,满足无人自主车在道路行驶时检测障碍物的实时性要求,具有显著的工程实用价值.