本文主要研究农业自主行走机器人的视觉导航技术，包括行走路径的提取和机器人的自定位。文中对复杂农田场景和道路场景进行了描述和合理的假设，通过对图像信息的处理和理解提取出导航路径，并根据导航路径信息对机器人的自定位技术进行了研究，最终求得机器人相对于导航路径的横向偏离和角度偏差。图像采集使用CMOS型彩色数字摄像机，导航方式采用单目视觉方式。 农业自主行走机器人视觉导航的首要研究目标为导航路径的识别，导航路径通常表现为条带状的目标物，对农田环境中、直线或弯度不大的道路环境，可将导航路径假设为直线。通过对目标的辨识和分析，分离出导航路径。图像分割就是把图像分为各具特性的区域，并提取出感兴趣目标的过程。对于复杂的农田场景和道路场景，普通的图像分割方法很难快速有效地提取出导航路径，因此本文提出了基于扫描线上像素分布的图像分割法，逐行扫描图像，根据扫描线上像素灰度(或RGB图像中某种颜色分量)值的分布特征，提取出导航路径的边缘点，这种方法对于条带状目标物有很好的分割效果。 直线检测是图像分析和计算机视觉的一个重要内容，最常用的是最小二乘法和Hough变换法。最小二乘法对噪声敏感，Hough变换法处理速度很慢，针对以上问题本文提出了基于一点的改进Hough变换法，首先提取出所有可能出现在直线上的点(侯选点)，然后找到一个基准点(已知点)，按照一定规则将所有候选点向已知点投票，最终求得了直线的斜率。这种方法将传统Hough变换的穷举式的运算过程简化为向一个已知点的投票，既保留传统Hough变换的优点又简化了计算过程，提高了处理速度。具体到实际图像的处理，对于640×480像素的图像，在主频为1.6GHz，内存容量是256MB的台式机上处理时间可缩短到0.2ms左右，检测结果能满足实际工作的需要。 自定位技术是视觉导航的关键技术之一，机器人在沿导航路径行驶时其位置可以用相对导航路径的横向偏离量d及偏转角β表示。本文在使用两步法进行摄像机的标定之后，提出了基于导航路径直线信息的机器人自定位方法，经过试验验证，该方法的横向偏离量最大误差不超过3.2cm，偏转角最大误差不超过1.1°，能满足工程实际的要求。