针对交通环境中障碍物及可通行区域检测的问题,利用改进欧氏聚类算法进行实时障碍物检测,提出一种相邻点云间距算法以实时提取道路可通行区域。对点云数据进行预处理,再通过地面坡度分离算法进行地面与非地面点云分离;根据不同的聚类距离阈值对非地面点云进行障碍物聚类检测,使用长方体框标记区分;将每个地面激光束固有的相邻点云间距与实际相邻两点间距离进行对比,结合相邻点角度差以及点云聚类,实现可通行区域的提取;融合障碍物检测和可通行区域提取结果,对可通行区域的通过性进行合并检测。多路况实车实验表明,本文算法能准确检测出障碍物及道路的可通行区域,检测平均准确率为94.13%,平均耗时为69 ms,满足智能车实时性的要求。