El sistema de detección compuesto por Light Detection and Ranging (LiDAR) y una cámara proporciona información complementaria sobre el entorno circundante. Para aprovechar al máximo los datos de múltiples fuentes proporcionados por diferentes sensores, se necesita una fusión precisa de la información de múltiples sensores. La sincronización temporal y el registro espacial son las tecnologías clave que afectan la precisión de fusión de sensores de múltiples fuentes. Debido a la diferencia en la frecuencia de adquisición de datos y la desviación en el tiempo de inicio entre LiDAR y la cámara, es fácil que ocurra la adquisición de datos asincrónica entre LiDAR y la cámara, lo cual tiene una influencia significativa en la fusión de datos subsiguiente. Por lo tanto, en este documento se desarrolla un método de sincronización temporal de sensores de múltiples fuentes basado en la autoconciliación de frecuencias. Sin cambiar la frecuencia del sensor, los datos del sensor se procesan para obtener el mismo número de fotogramas de datos y establecer el mismo número de identificación, de modo que los datos de LiDAR y cámara correspondan uno a uno. Finalmente, los fotogramas de datos se fusionan en nuevos paquetes de datos para realizar la sincronización temporal entre LiDAR y cámara. Basado en la sincronización temporal, para lograr la sincronización espacial, se utiliza un algoritmo de optimización no lineal de parámetros de calibración conjunta, que puede reducir efectivamente el error de reproyección en el proceso de registro espacial del sensor. La precisión del método propuesto de sincronización temporal es del 99.86% y la precisión del registro espacial es del 99.79%, lo cual es mejor que el método de calibración de la caja de herramientas de calibración de Matlab.