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针对智能车环境感知中单一传感器所存在的局限性问题,提出一种通过激光雷达融合摄像机来感应识别智能车前方障碍物的方法。首先,通过激光雷达与摄像机之间的校准,实现目标的三维数据的图像投影,并进行视觉图像与目标的三维雷达数据的融合,以提取障碍物候选区域。其次,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和支持向量机(support vector machines,SVM)的障碍物识别模型,用于训练KITTI数据库中的数据,检测视觉图像中的行人和车辆目标,以此