智能车是一种涉及环境感知、人工智能、自动控制、车辆工程等多种学科的全新汽车概念和产品。无人驾驶作为智能车的关键技术和研究方向,已经引起了国内外诸多部门、企业、学校的高度重视,并取得了一定的研究成果。城市环境作为智能车的重点应用领域,由于其复杂的道路环境,成为了无人驾驶技术研究的重点和难点。本文以低速环境,特别是半结构化的城市交通环境作为研究对象,以实现无人驾驶相关关键技术作为研究目标。本文研究内容主要概括为以下几个方面：(1)对智能车和无人驾驶技术进行了深入调研,详细设计并分析了本文所用智能车的平台架构和无人驾驶方案,为本文无人驾驶关键技术的实现奠定了基础。(2)针对道路识别,本文提出了一种基于摄像头和激光雷达的道路边缘检测方法。该方法通过对图像处理结果和雷达分析结果进行数据融合可获得准确的道路边缘。(3)针对障碍物检测,本文提出了一种基于激光雷达的障碍物检测与避撞方法,该方法通过分析雷达数据获得障碍物所在的模糊区域,并对障碍物分布进行分析后得出最优行驶路线。(4)针对自主导航,本文提出了一种基于多传感器融合的地图导航方法。该方法通过对电子地图进行实时校正以获得正确的道路信息,利用GPS/DR组合定位获得精确稳定的位置信息,再结合雷达数据做出路口环境下的局部导航策略。(5)通过虚拟环境和真实环境下的无人驾驶实验,验证了本文所述无人驾驶技术的有效性和可靠性,并提出了本文所存在的不足之处和改进方向。