1 数据处理系统设计：设计的路况识别系统框架基于开源平台ROS（RobotOperating System）开发，ROS提供了大量的底层代码，提高了代码复用率，节约了编写传感器驱动和通用算法的时间。系统主要包括五个部分，分别为数据滤波，姿态矫正，点云叠加，路面分割和静态障碍识别。
姿态矫正主要是用融合的惯性测量单元数据和立体相机数据得到的姿态变化，矫正三维激光雷达数据因车身姿态变化而产生的误差；还需根据三维激光雷达外参对数据进行校正。点云叠加主要是利用递归思想，使用基于惯性测量单元和视觉融合的里程计将历史点云进行叠加。数据滤波主要通过滤波算法对点云数据进行抽稀并降低点云的误差。路面分割和静态障碍识别主要将路面进行提取，划分出可行区域，并对障碍信息进行标记，将在下一章进行介绍。
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