汽车的智能化趋势,逐步凸显,搭载了众多先进传感器的智能汽车,为汽车相关产业带来了新的机遇。对于车辆的平顺性问题以及乘坐的舒适性问题关心的研究则较少被发现。本文的出发点,是解决当下智能汽车研究中鲜少关心的平顺性问题,即如何保证乘坐者的舒适性。本文的研究,主要以车辆的平顺性优化作为课题背景,以服务车辆的悬架控制为目的,设计了一种基于激光雷达的智能汽车前方不平路面识别方法。通过对车辆前方路面的不断扫描,在车辆行驶到相应路面之前,感知到前方路面的情况,从而对悬架系统进行针对性的控制。本文的主要研究内容,围绕着三个部分展开,分别为第二章的方案与平台的搭建、第三章的不平信息的提取方法、以及第四章借助车辆传感器的计算时间优化方法。首先,根据方案目标,在第二章中确定了以激光雷达作为核心传感器。依据对悬架控制实时性以及识别效果的要求,确定了其在车辆上的安装方式以及安装的位置、高度以及照射角度。为了对智能汽车前方的路面进行准确的描述,建立了不同坐标系,同时给出了一种新的有关激光雷达坐标标定的方法。这样,为后续软件系统的开发和测试提供了硬件基础和条件。在第三章中,针对从激光雷达点云信号中提取不平路面信息的问题,本文给出了一套完整的信号处理流程,能够实现从原始的点云数据中提取路面不平因素的几何描述。同时,为了解决激光雷达在其测量范围的远端信息量不足的问题,使用了一种改进的ICP匹配算法,将两帧激光雷达的测量信息融合,进而提高了信息量。为了解决融合算法的计算速度问题,引入了路面的预判断,仅在路面不平时才对两帧信息进行融合。在第四章中,提出了一种通过运动补偿进行粗精二次匹配的方法,来进一步提高两帧融合的速度。该方法将车辆自身传感器信号通过CAN总线引入识别系统中,设计了用于估计车辆位姿的状态观测器,实现了车载信号与雷达信号的融合。