农用车辆的自动导航是实现现代农业智能化的一项关键技术,可减轻劳动强度,降低生产成本,提高作业精度。我国是一个农业大国,人口多而耕地少,农业发展不均衡,自动化程度尚未完全普及,因而农用车辆的自动导航研究极具现实意义。本课题紧跟技术的发展,将嵌入式技术、图像处理技术相结合,研究基于嵌入式视觉的农用车辆自动导航系统。以嵌入式硬件平台为基础,围绕视觉导航控制参数的获取进行研究,包括基于视觉的车辆定位原理、导航路径提取算法并将算法移植到嵌入式系统中。首先介绍了农用车辆导航技术的国内外研究现状、相关定位技术和系统设计方案。根据视觉导航的要求,介绍了研究所用的图像传感器和嵌入式开发所需的实验平台,简述研究中所用到的图像处理视觉库。接着探讨了农用车辆视觉导航的原理和方法,分析车辆位姿与相机内部参数之间的关系,研究导航过程中横向控制参数、侧向位移和角度偏差的计算方法,对研究所用的相机进行了标定,获取相机内部参数的具体数值。以湖北英山的茶园为例,结合茶作物的生长特点,提出了一种茶作物导航路径提取算法,算法包括垄头判断、垄间导航路径提取和垄头导航路径提取三部分。通过实验验证,导航线路径提取算法准确性、实时性可满足实际应用,垄头判断方法具有一定的可行性。实验中,搭建了导航系统所需的嵌入式软件开发环境,即Boot loader的移植、Linux内核移植、根文件系统的制作、交叉编译环境的搭建以及Open CV图像库的移植,并将导航算法成功的移植到开发板上,并将最终反馈控制数据通过串口发送给车辆运动控制平台。最后,结合课题研究情况,对基于视觉的农业车辆导航现存问题进行了概述,并分析今后的研究热点,为进一步研究农用车辆的视觉导航提供理论依据和实验参考。