无人运动平台是一种集合了环境感知、智能规划和运动控制等多种功能于一体的复杂智能系统,环境感知系统是无人运动平台的关键组成部分,而障碍物及斜坡地形检测又是环境感知的重要阶段。如何获得可靠精确的外部环境信息是无人运动平台在未知环境中自主导航的难点。本文主要使用三维激光雷达和单目摄像机这两种传感器的融合信息,对未知环境中的障碍物和斜坡信息进行检测,主要研究内容如下:1.为了解决三维激光雷达和单目摄像机的数据融合问题,本文提出了一种简化的三维激光雷达和单目摄像机联合标定方法。该方法在整个标定过程中只使用一个靶标标定板,通过控制标定板的朝向减少摆放位置的个数从而实现联合标定。为了验证联合标定结果的精度,本文采用图像重投影法对标定数据进行了投影显示。结果表明,满足联合标定精度要求的标定板的摆放位置为5个,而传统方法至少需要摆放12个。因此本算法在保证联合标定精度的前提下,简化了标定流程,提高了标定效率。2.本文提出了一种使用三维激光雷达和单目摄像机融合数据对障碍物尺寸信息进行检测的算法。首先,将激光点云数据按照欧式聚类的方法进行聚类;然后,根据聚类的个数将图像分割成相应数量的感兴趣区域;最后,使用图像处理技术对感兴趣区域进行处理,完成障碍物信息的检测。实验结果表明,该算法在未知环境中能够准确的检测出障碍物的具体尺寸信息。3.将三维激光点云和对应摄像机图像信息融合生成彩色点云,对斜坡地形进行检测。首先,对激光点云数据进行滤波预处理,并采用HSV颜色空间提取相应图像区域的特征信息;然后,分别对激光点云和彩色点云进行斜坡坡度可通行分析,确定可通行区域。4.设计障碍信息物检测和斜坡检测的综合实验,并且以智能小车为实验平台验证了算法的有效性。