本文为德国弗里恩大学（作者：ChristianDamm）的硕士论文，共54页。随着自动驾驶车辆的不断普及，避障等挑战变得越来越重要。为了实现避障，可靠的障碍物检测是前提条件之一。虽然普通的自动驾驶车辆主要使用相机和雷达传感器来实现这一目的，但是目前激光测距传感器正在逐渐作为可实施的替代方案。由于激光传感器的精度很高，在不同的工业领域中得到了广泛的应用。通常，传感器数据被用作点云的形式。在本篇硕士论文中，提出了一种基于点云的障碍物检测方法。因此，进行可靠障碍检测的几个子任务，如下采样和平面分割等得到了实现。最后，提出了一种基于线性卡尔曼滤波的障碍物跟踪算法，在自动驾驶车辆MadeInGermany（MIG）的多个测试驱动器内进行了实验评估。