1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述1.1研究背景意义随着智能交通的发展，无人驾驶技术获得了包括大众、宝马、博世等全球知名汽车企业以及谷歌、百度、腾讯等互联网公司的广泛关注。

无人驾驶车辆是一种具有自动驾驶功能的移动轮式机器人[1]。

它在传统的汽车基础上，加入环境感知、智能决策、路径规划、行为控制等功能，进而实时与环境进行交互[2]。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

2.解决的问题和本课题要研究拟采用的研究手段（途径）：2.1本课题要求了解激光雷达障碍物检测的研究现状;研究基于激光雷达多特征融合的障碍物识别算法;通过开源数据集KITTI和实车实验来验证本课题提出方法的性能。

具体要求如下：1.要求以激光雷达为对象，结合KITTI开源数据集，完成典型障碍物多特征的提取与融合算法；2.基于融合的多特征，完成基于支持向量机的障碍物分类算法；3.编写程序代码，利用相关工具进行编译、调试、优化，验证代码可行性和正确性； 4.开展实车实验采集数据，验证算法的有效性；2.2 本课题拟采用的研究工具：硬件：电脑一台；激光雷达传感器；Turtlebot移动机器人平台软件；Windows系统、Python编译环境、Matlab数据处理等2.3本课题拟采用的研究手段：1.研究总结基于激光雷达传感器障碍物检测的一般流程；2.通过python语言编程实现基于激光雷达多特征融合的障碍物检测算法；3.提取并利用多种障碍物的几何特征和反射率特征训练支持向量机，从而实现障碍物的识别和分类 4. 通过开源数据集KITTI和实车实验，验证算法的有效性。