陆地自主车(Autonomous Land Vehicle,简称ALV),是一种能够在道路和野外连续自主驾驶的智能移动机器人,具有重大的研究价值和广阔的应用前景。本文旨在从理论和实践上对激光雷达及多传感器信息融合技术在自主驾驶系统中的应用方法与技术进行研究。本文首先研究了激光雷达的成像几何模型问题,结合LD ML激光雷达的应用背景,建立了多线扫描激光雷达的几何模型,推导出了程距数据到三维坐标的转换公式。在讨论单帧程距数据处理方法的基础上,提出了一种新的带约束、自适应聚类分析方法——自适应约束归类算法,并探讨了基于聚类结果的道路障碍提取方法。然后针对单帧程距数据的信息量有限、噪声对结果的影响比较大的缺点,研究并实现了利用多帧程距数据构建栅格地图以及基于栅格地图的障碍检测方法,进一步在障碍检测的基础上,用Hough变换的方法实现了局部路边的提取。最后本文还研究了激光雷达和视觉传感器的信息融合方法,对激光雷达程距数据和单目视觉的彩色图像在数据层和特征层的信息融合进行了分析和实践,并提出了把彩色图像中的特定颜色特征加入到栅格地图中的方法。