目前随着人口老龄化的加剧及生活水平的不断提高，人类在高强度、高压力、高危险劳动方面迫切需要机器能够代替人类劳动，从而把人类从生命的过度消耗中解脱出来。与传统机器相比，现代化的机器人更能适应复杂多变的环境，代替人类完成更加复杂的任务。在机器人研究和发展的过程中智能化是发展的主题，一些模仿人类行为的高级机器人正在逐步走进我们视野，但是作为一个农业大国，我国农业机器人的发展并不十分迅速，智能化水平有待提高。机器人要想实现自主移动，依靠的是先进的导航系统，而在导航系统中视觉导航是最直接最有效的方法，因而研究机器人视觉导航有着十分重要的意义。尤其是农业机器人，由于其工作环境具有范围广阔、差异明显且易受周围环境影响等特殊性质，研究农业机器人的视觉导航就有着更加深刻和现实的意义。目前，由于机器人视觉系统需要大量的数据运算，对软硬件资源要求都比较高，现有的通用微处理器无法满足高速性和实时性的要求。所以本系统使用TI公司的数字信号处理器TMS320DM642作为处理核心，构建视觉系统。本文以农田环境下机器人视觉导航系统为研究对象，包含系统的软硬件设计、实时系统的选择及图像处理算法的仿真等方面。本文研究内容包括：（1）视觉导航系统硬件设计：采集系统由视频图像采集模块、数据存储模块、DM642信息处理模块、图像显示模块及电源模块组成，以硬件平台作为基础，在此基础上开发视觉导航软件。（2）视觉导航系统软件设计：基于DSPBIOS实时操作系统及CSL库编写图像采集程序，DSP/BIOS及CSL函数库能简化软件开发，由库函数配置和控制硬件，从而缩短开发周期减少未知错误发生概率。（3）图像采集：采用CCD高清摄像头采集PAL制式的垄沟图像信息，对采集程序进行分析说明。采集到的图像为YUV色彩空间，这种色彩空间各分量间干扰较小，适合下一步的图像处理。（4）系统优化：根据农田垄沟环境的实际情况提出重采样的方案，以此保证处理的实时性。由于垄沟环境变化量不大，采样的频率可以适当降低，正是利用这一点给图像处理过程留下了更充足的处理时间。（5）实验仿真：通过对采集到的图片进行MATLAB仿真处理，研究对垄沟图像处理的算法，包括灰度变换、阈值分割、背景去除、平滑滤波、腐蚀、有效区域提取、边缘检测，通过边缘信息找出路径中点，最后采用最小二乘法拟合出行走方向信息，为机器人运动提供依据。本文所研究的机器人视觉平台可以完成图像的采集与处理，应用DSP/BIOS实时操作系统内核，可以定义DM642的全部属性，也可以完成程序的在线调试和系统调度功能。使用CSL函数库可以方便的配置和控制外设，省去了为使用DSP器件外设而进行的编程工作，也可提高程序的规范化和兼容性。通过对垄沟环境的考察分析，对采集来的每秒25帧视频图像重新采样，减少数据处理量，这样同样的时间内图像处理上就可以增加算法，保证图像特征的可靠性。图像处理算法结果可以使农业机器人清晰识别田间垄沟环境，运用最小二乘法估算识别运动路径，最小二乘法可以滤除部分噪声，对露天农业实际环境下可能有的干扰（例如垃圾、杂草、树木等）有一定判别作用，对农业生产具有重要的实际意义。