随着信息技术的发展,自动驾驶技术在移动机器人等智能移动设备领域得到广泛应用。智能移动设备不仅减少了人力劳动,方便了生活,而且提高了工作效率。在此背景下二维激光雷达作为自动驾驶技术的核心避障传感器,得到迅速发展。二维激光雷达通过对发射和接收的激光信号进行分析计算可以得到目标的距离、方向和速度等信息。由于其工作速度快、分辨率好,在安防等其他领域同样发挥着巨大作用。激光雷达技术发展日趋完善,但推广使用还面临一定的挑战。由于激光雷达整个生产过程涉及到软硬件设计、系统集成和测试验证等,导致激光雷达技术门槛高,竞争力小,生产成本高。其中激光测距系统作为激光雷达的核心结构之一,其功能是完成距离数据的采集,其测距性能直接影响着激光雷达的使用效果。因此设计一款结构轻巧、测量准确、成本低的二维激光雷达测距系统具有很好的使用价值,同时也是后期二维激光雷达整体设计的基础。本课题主要完成以下设计工作:（1）研究各种激光测距法的原理和硬件结构,结合其各自的特点和二维激光雷达测距系统体积小、速度快的特性,选择脉冲式激光测距法用于测距系统测距,并完成整体方案设计。（2）选择光电元器件、各种芯片等进行激光电路设计,包括激光发射、接收电路,信号处理电路和电源电路;并根据光学原理在末端安装光学透镜。（3）为保证激光起止信号时间间隔测量精度,本课题选用最新高精度时间数字转换芯片TDC-GPX2进行时间测量。研究TDC-GPX2芯片的使用方法,完成其外围电路的设计。在KEIL5环境下编写程序,利用SPI总线建立单片机和TDC-GPX2之间的通讯,使用单片机控制TDC-GPX2完成时间测量,并计算出距离值。（4）使用C#编写上位机系统程序。使用设计的上位机可以对测量的结果进行实时数值、曲线显示,并保存数据。（5）针对测距系统测得的距离值与实际值存在一定的偏差,本课题提出采用多项式分段拟合的方法实现拟合校正。对于温度变化对距离测量结果的影响,设计实验方案采集不同温度下的数据进行验证。同时提出一种用遗传算法改进的BP神经网络对测距系统进行温度补偿。该方法在不改变硬件电路结构的情况下,通过学习得到温度与距离之间的映射关系,利用该映射关系对测量结果进行修正,极大的减小了温度变化对测量结果的干扰。同时针对补偿系统完成了相关软硬件设计。经过实验验证,本课题设计的二维激光雷达测距系统工作稳定,可靠性好,在0.300-9.000m测距范围内,误差不超过45mm,每秒采样点不少于2000个。