针对露天矿无人矿卡运输作业中路况差、光照强和灰尘大等原因导致小尺寸落石检测困难和实时性差的问题，提出一种使用固态激光雷达检测露天矿非结构化运输道路小尺寸落石的方法。首先使用具有双回波技术的激光雷达进行数据采集，减少灰尘干扰并提取车辆前方可行驶区域；然后采用基于扇面的直线拟合地面分割算法分割地面，实现对有坡度的非结构化粗糙路面的彻底分割；之后引入八叉树的分层网格树模型进行邻域查找，提高邻域查找的速度，引入双色最近对构建图，快速生成聚类簇，引入自适应聚类半径ε，进行聚类并输出小尺寸落石的盒模型。实验结果表明：相较于使用k-d树加速的DBSCAN算法，所提方法的正检率提升9.61个百分点，检测时间缩短379.77 ms。

非结构化道路中的无人驾驶精确定位大量使用基于激光雷达的simultaneous localization and mapping（SLAM）技术，解决因环境变化导致的预建地图匹配失败，进而引起定位丢失的问题一直是业内难题和热点研究方向之一。针对上述问题，提出一种利用激光雷达和惯性测量单元在normal distribution transform（NDT）定位基础上融合实时局部地图匹配的长周期鲁棒定位方法online location normal distributions transform（OL-NDT）。OL-NDT将NDT获得的定位信息作为测量信息因子输入因子图中优化实时构建的局部地图，并且在其全局定位丢失后采用实时局部地图进行定位。在MulRan数据集上进行定位精度测试，OL-NDT的累计误差占比为0.40%，较现有的传统定位方法降低了1.06个百分点，定位精度得到了有效提升，且在静态结构发生较大变化的场景下也可以精准定位。同时，利用在北京联合大学采集的校园数据验证了在短暂无地图情况下OL-NDT的定位轨迹精度与已知地图时完全匹配。

视觉/LiDAR里程计可以根据传感器数据对无人车在多个自由度上运动的过程进行估计，是无人车定位建图系统的重要组成部分。文中提出了一种使用视觉、LiDAR和IMU进行信息融合的里程计，支持多种运行模式和初始化方式。前端部分采用了改进后的ICP CUDA算法进行激光点云配准，利用光流法对视觉特征进行跟踪，并利用激光点云数据对视觉特征的深度进行估计。后端部分采用了基于滑动窗口的图优化模型，并为视觉和LiDAR关键帧创建状态节点，以前端结果作为量测，将相邻状态节点通过预积分因子关联。文中方案实验结果表明：在城市场景系统平均相对位移精度为0.2%~0.5%，系统全量传感器运行模式（VLIO模式）整体要比关闭视觉的模式（LIO模式）和关闭LiDAR的模式（VIO模式）精度高。文中提出的方法对于提高无人车定位建图系统的精度有着积极意义。

单光子激光雷达是一种基于微弱光探测的新型激光雷达技术，可实现单个光子探测与计数，目前已达到了理论的探测极限。单光子激光雷达技术与弱光探测、超远距探测、人工智能等技术领域紧密结合并共同发展，产生了诸多研究成果。不同于传统激光雷达，单光子激光雷达通过对回波光子信号进行时间累积恢复出回波信号的离散波形，获取目标距离与反射率信息。回顾了单光子激光雷达系统和相关算法的发展历史，重点介绍了典型的单光子激光雷达系统与图像重建算法，讨论了单光子激光雷达在远距离探测和无人驾驶领域的技术应用和发展现状，并对其未来发展前景进行了展望。

轻量型感知激光雷达(LiDAR)是一种具有环境目标感知能力的主动式三维光学成像技术，在深空探测与无人驾驶领域被广泛应用。回顾了轻量型感知激光雷达关键技术的重要进展，总结了以收发系统和扫描机构为核心的轻量型系统设计，梳理了高精度测距技术和指向误差校正技术的标志性成果，展示了感知激光雷达不同领域的应用，展望了感知激光雷达芯片化、智能化、高性能化的发展趋势。

地面战场上目标检测是精准跟踪以及准确打击的前提, 在现代无人化陆战中起着至关重要的作用。传统的图像检测方法受到光照, 天气等条件制约, 利用激光雷达技术进行3D目标检测能够显著改善车体的感知能力。针对应用于陆战无人车的检测任务, 提出了一种基于卷积神经网络的3D点云检测算法, 通过优化VoxelNet的体素化和特征融合模块设计了一组端对端的高效网络, 并改进了一种基于距离的非极大值抑制策略。实验表明原始VoxelNet在自建数据集上车辆目标AP值为78.53%, 而改进后的网络性能达84.11%, 对未来**领域的三维目标检测任务具有参考价值。

激光雷达间的相互干扰是影响无人驾驶安全的核心问题之一。本文提出了一种光跳频（LFH）车载激光雷达系统及其相关测距方法，并通过仿真与实验分析了该LFH激光雷达在不同干扰条件下的抗干扰性能。结果表明，基于相关检测的LFH激光雷达能有效抵抗不同数量和强度的同类型LFH、脉冲、调频连续波和连续波激光雷达的干扰，且在不同类型干扰实验下的测距相对误差小于等于1.5%。这表明LFH激光雷达具备较好的抗干扰能力。