智能车辆目标检测系统能够通过传感器对周围的行人、车辆等物体进行感知和识别,是实现智能车辆无人驾驶的基础。传统的目标检测方法多采用雷达、视觉等单一的传感器,不能为智能车辆提供充分的环境信息。加之视觉传感器存在检测实时性以及准确性等方面问题,因此,基于多激光雷达的智能车辆目标检测技术的研究具有重要的研究价值和应用前景。本文针对多激光雷达信息融合算法及智能车辆目标检测实现技术进行研究,基于栅格表决法和目标特征法等,设计了一种多激光雷达目标检测系统,实现了车辆周围动态和静态目标的检测,提高了目标检测的实时性和可靠性。本文的内容包括以下几个方面:1.本文综述了基于激光雷达的目标检测技术的研究背景和发展现状,分析了多传感器信息融合和目标检测技术的原理及存在的问题,提出了本课题的研究目标。2.针对智能车辆目标检测与环境感知技术需要满足全方位、高准确性、高实时性等工程应用需求,本文设计了多传感器信息融合的栅格表决法融合规则,实现了相应的信息融合算法。实验表明该方法能满足智能车辆静态障碍物等目标检测的要求,并具有较好的实时性。3.针对栅格表决法不能检测动态目标的问题,本文提出了一种基于目标特征法的多激光雷达信息融合与目标检测方法。通过目标相似度匹配和目标跟踪等算法,分别对目标的几何特征和运动特征进行提取,实现了多传感器的信息融合及目标的判定,提高了智能车辆对动态目标的检测能力;此外,本文还利用ICP算法解决了对车辆在室内、隧道等特殊环境中因GPS信号较弱导致不能准确提取目标运动特征的问题,提高了目标特征法的适用性。4.根据智能车辆目标检测系统的实际需求,分析了栅格表决法和目标特征法的性能及适用场景,设计了智能车辆多激光雷达目标检测系统架构,完成了各个子系统的软硬件设计和功能样机的实现。通过智能车实验平台现场测试,表明了相关融合算法与实验系统能够满足目标检测准确性与实时性的要求,从而为智能车辆目标检测与环境感知技术的工程应用奠定了较好的技术基础。