环境感知模块是无人驾驶技术的重要组成,非结构化路面形貌测量属于环境感知的一部分。编码结构光技术相较于其他三维测量手段,具有成本低、结构简单、精度高等优势,将其应用于无人车环境感知系统中,可以达到非结构化路面形貌测量的目的。该手段在有效规避道路行车风险的同时,对于无人驾驶在非结构化道路上的应用具有推动作用。针对这些情况,本文基于编码结构光测量技术实现了非结构化路面形貌测量。本文主要进行了以下的工作:论文针对结构光路面形貌测量的原理及特点,设计了测量系统总体技术方案。通过对多种结构光编码方案进行对比分析,设计了伪随机阵列结合二值形状的结构光空间编码策略。在编码过程中,为了得到合适尺寸大小的伪随机数字阵列模板,研究了折叠与拼接算法,在得到数字阵列模板之后,构建了便于基元符号识别与特征点提取的三种二值形状结构光编码模板。该编码模板的设置使得所设定的像素坐标点具有全局唯一性,解决了结构光形貌测量中的匹配问题。将模板投射出去后,对于摄像机采集到的结构光图像研究了预处理与解码处理算法。预处理将目标从背景中区分处理,解码过程中,为了实现基元符号模式识别,依次研究了轮廓提取和改进的矩识别算法,在此基础上实现了空间窗口匹配,进而建立了相机采集的结构光图像与原编码模板之间的一一对应关系。最后基于透视投影模型对编码结构光测量系统进行标定,分别求得了摄像机和投影仪各自的内参以及两者之间的相对外参。通过编码结构光测量平台的搭建,进行了系统标定与三维测量实验验证。通过实验数据分析,编码模板子窗口之间汉明距离均大于1,验证了编码算法的有效性,码字识别率达到95%以上,测量精度较为理想;实际路面测量结果表明,该系统能够满足对于路面形貌进行测量的需求。