智能驾驶目标黑板通过激光雷达获取到三维点去数据后。进行点云分离，然后进行聚类，一般都是通过计算相邻两个激光点间的距离来决定是否属于同一类。聚类完之后进行障碍物识别。识别也障碍物之后，进行前后两频对比，可以识别是静态障碍物还是动态障碍物。动态障碍物也可以计算出运动速度等。结合无人驾驶汽车当前的位置信息，计算出避障所需的安全距离，达到壁障功能。
智能驾驶目标黑板激光雷达在很多地方都很有用。例如，毫米波雷达可以地确定带宽电平和毫秒电平。这个测试是微型的，真实的和准确的.它可实时用于电感控制自适应控制和绿带控制。这也是未来道路交通协调的基础。随着大城市人口的增长，城市变得越来越紧密，这就需要在未来进行更“明智”的运动。网络传感器和人工智能的快速发展使这成为现实。信息技术传感器技术通信技术等广泛应用于交通运输领域。
智能驾驶目标黑板识别也障碍物之后，进行前后两频对比，可以识别是静态障碍物还是动态障碍物。动态障碍物也可以计算出运动速度等。结合无人驾驶汽车当前的位置信息，计算出避障所需的安全距离，达到壁障功能。针对无人车(UGV自主跟随目标车辆检测过程中需要对激光雷达(LiDAR数据和摄像机图像进行信息融合的问题,提出了一种基于梯形棋盘格标定板对激光雷达和摄像机进行联合标定的方法。首先,利用激光雷达在梯形标定板上的扫描信息,获取激光雷达安装的俯仰角和安装高度;