自动驾驶已经成为未来汽车技术发展的一个重要方向。但现阶段自动驾驶汽车的感知精度不足,感知范围有限,已经成为限制自动驾驶汽车应用的一个重要因素,现有的融合感知算法只能够在特定或简单场景中实现目标追踪,而在环境复杂、目标间存在遮挡的场景中易产生追踪跳变,难以实现对目标的持续追踪。因此,如何在复杂的环境中准确且有效的追踪目标已经成为环境感知中的难点问题。为解决上述问题,本文基于多传感器信息融合理论,提出一种数据关联及轨迹生命周期管理方法。主要研究内容包括:（1）针对单个传感器的感知范围受限、感知精度不足等问题,以传感器误差特性作为融合依据,构建一种可扩展的融合感知系统,实现多传感器融合感知,提高感知精度。（2）针对杂波环境中的目标追踪,从理论上分析适合车辆的跟踪门限,分别考虑传感器的误差特性模型、目标的运动状态对数据关联的影响,提出了自适应跟踪门限的数据关联方法,实现杂波环境中的目标追踪。（3）为实现被遮挡目标的持续追踪,基于数据关联的结果进行目标的轨迹生命周期管理,考虑被遮挡目标的运动状态,提出了基于规则的轨迹生命周期管理方法,实现目标的持续追踪。为验证目标追踪算法的有效性,基于已有的研究车辆进行实验验证。设计两类目标车辆相互遮挡的实验工况,以车辆GPS作为运动轨迹真值,将车载感知结果与本文提出的改进感知结果进行比较。实验结果表明,本文提出的融合感知结果能够有效地降低误差值,且目标追踪方法在所有实验场景中能100%保证目标编号的一致性。