3D object detection is the task of detecting the full 3D pose of objects relative to an autonomous platform. It is an important perception system that can be used to plan actions according to the behavior of other dynamic objects in an environment. Due to the poor generalization of object detectors trained and tested on different datasets, this thesis concerns the utilization of unsupervised domain adaptation to train object detectors fit for mobile robotics without any labeled training data. To tackle the problem a novel approach Unsupervised Adversarial Domain Adaptation 3D (UADA3D) is presented to adapt LiDAR-based detectors, through drawing inspiration from the success of adversarial adaptation for 2D object detection in RGB images. The method adds learnable discriminator layers that discriminate between the features and bounding box predictions in the labeled source and unlabeled target data. The gradients are then reversed through gradient reversal layers during backpropagation to the base detector, which in turn learns to extract features that are similar between the domains in order to fool the discriminator. The method works for multi-class detection by simultaneous adaptation of all classes in an end-to-end trainable network and works for both point-based and voxel-based single-stage detectors. The results show that the proposed method increases detection scores for adaptation from dense to sparse point clouds and from simulated data toward the data of a mobile delivery robot, successfully handling the two relevant domain gaps given by differences in marginal and conditional probability distributions. / 3D-objektdetektering handlar om att upptäcka hela 3D-positionen för objekt i förhållande till en autonom plattform. Det är ett viktigt perceptionsystem som kan användas för att planera åtgärder baserat på beteendet hos andra dynamiska objekt i en miljö. På grund av den dåliga generaliseringen av objektavkännare som tränats och testats på olika datamängder, handlar denna avhandling om användningen av osuperviserad domänanpassning för att träna objektavkännare som är anpassade för mobila robotar utan några märkta träningsdata. För att tackla problemet presenteras ett nytt tillvägagångssätt Unsupervised Adversarial Domain Adaptation 3D (UADA3D) för att anpassa LiDAR-baserade avkännare, genom att ta inspiration från framgången av mospelaranpassning för 2D-objektdetektering i RGB-bilder. Metoden lägger till inlärbara diskriminatorlager som diskriminerar mellan egenskaperna och prediktionerna i annoterad käll- och oannoterad måldata. Gradienterna är sedan reverserae genom gradientreversering under bakåtpropagering till basdetekorn, som i sin tur lär sig att extrahera egenskaper som är liknande mellan domänerna för att lura diskriminatorn. Metoden fungerar för flerklassdetektering genom samtidig anpassning av alla klasser i ett end-to-end-träningsbart nätverk och fungerar för både punktbaserade och voxelbaserade enstegs detektorere. Resultaten visar att den föreslagna metoden förbättrar detektionen för domänanpassning från täta till glesa punktmoln och från simulerad data till data från en mobil leveransrobot, därmed hanterar metoden framgångsrikt de två relevanta domänskillnaderna i marginella- och betingade sannolikhetsfördelningar.