车辆行驶的平顺性与车辆悬架的性能有很大的关系,目前的车辆悬架只能被动的缓冲路面传递给车身的作用力保持车辆平稳。如果能够通过光学传感器对车前地形进行在线高速测量,车辆悬架就能够根据车前地形信息主动调整各悬挂的伸缩对车辆位姿进行调节控制,使得车辆在高速状态下保持良好的操纵性和舒适度。本文结合国家重点研发计划“高机动应急救援车辆(含消防车辆)专用底盘及悬挂关键技术研究”,通过激光雷达等传感器研究如何进行车前地形在线高速测量,主要围绕地面分割、障碍物检测两个方面进行深入研究。首先,对车载激光扫描技术原理及应用进行简单介绍,并设计搭建了车前地形扫描实验平台,该平台载有激光雷达、惯性测量单元、全球定位系统等传感器,用来进行车前地形扫描实验以及实验数据获取。然后,针对当前地面分割算法中未考虑地面点云在雷达坐标系中发生小角度倾斜的问题,研究了一种基于激光雷达点云特征线与平面校准的地面分割算法,首先进行点云压缩,然后借鉴Ray Ground Filter算法,分析相邻点之间的高度差和高度阈值的关系,进行地面和非地面点的粗分割,最后通过平面校准,完成地面-非地面的细分割。并通过实验验证了本算法在地面分割中的减小地面水平误差方面具有很大优势。最后,针对当前的障碍物检测算法不能区分正负障碍物以及受非道路元素影响的问题,借鉴了欧几里得算法的聚类思想,在本文研究的点云地面分割算法的基础之上研究了一种基于改进欧几里得聚类的障碍物检测算法,有效解决了非道路元素对障碍物检测的影响,并完成了对正负障碍物的分别提取以及信息识别。同时通过实验验证了本算法的有效性。