行人检测是机器视觉研究的热点和难点。随着第四次工业革命的到来,人类生产生活方式也发生了巨大的变化,行人检测在自动驾驶、智能物流、智能监控等领域得到广泛地应用。针对现有移动机器人实践平台,需要增加行人检测功能,研究一种低成本、高效率的行人检测方法来解决当前需求。本文设计了一种高性价比的行人检测方法,利用单线激光雷达和普通平面相机,通过坐标系转换,实现了三维信息数据的获取。激光雷达的深度信息是指激光雷达感知周围环境得到二维平面信息,通过数据聚类、环境切割的方式得到目标的坐标位置、距离、角度信息。结合二维激光雷达的深度信息与低成本的平面视觉方案融合,将这两种传感器的信息进行匹配并融合得到对行人位置的三维感知,提高了行人检测算法的准确率,系统上实现了一种具有低成本、高性能的基于深度和图像信息的行人检测方法。在具体实现方面,该方法在计算资源有限的情况下对激光雷达和视觉图像数据分别采用了滤波+聚类+环境切割以及HOG+SVM的处理方式得到了较好的计算结果,有效结合了激光雷达对行人距离信息的观测以及视觉系统对行人的识别精度,使得系统最终可以在动态环境中检测出行人,解决了雷达在复杂环境中行人检测识别不准确的问题。本文在验证算法的同时搭建了具有激光雷达和视觉的移动机器人平台,并完成了相关的软硬件调式、多传感器的同步和标定,以及基本算法的运行和验证工作,对未来行人检测技术在智能移动机器人领域的应用做出了积极有益的探索。本文提供了进一步扩展的基础实验平台,可以应用在未来自动驾驶、智能安防、智慧物流等相关领域研究项目的开展过程中,得到更多的研究成果和项目落地应用,具备更大的现实意义。