组合导航技术应用于水田作业机械可以实现农机自主行走和精准作业,由于北斗定位系统(BDS)和惯性导航系统(INS)构成的导航系统一方面难以满足水田作业精度要求,另一方面,水田环境复杂造成的北斗信号丢失也会影响导航定位精度。为了满足水田作业机械导航定位精度,提高作业效率,本文结合水田作业环境、水田作业精度要求和农业成本三个方面,设计了基于北斗定位系统(BDS)、惯性导航系统(INS)和机器视觉(VNS)的组合导航系统,采用BDS和INS组合导航实现水田作业机械的绝对定位,VNS实现水田作业机械的相对定位,并对系统中的多源信息融合算法进行深入研究,本文研究主要内容包括:(1)结合水田环境特点和传感器性能优缺点,分析水田作业机械定位性能要求,研究水田作业机械多源传感器导航定位策略,最终确定BDS/INS/VNS组合导航系统总体方案。(2)基于水田作业机械BDS/INS/VNS组合导航系统的总体设计方案,对多传感器信息融合算法展开研究。由于联邦卡尔曼滤波算法存在滤波发散严重、收敛效果差、定位精度低等不足,提出一种自适应联邦卡尔曼滤波改进算法,建立信息融合模型,该算法首先根据量测量构造子滤波器自适应因子,其次根据方差、权值分配的关系求解主滤波器信息分配的最佳权值实现算法的自适应,最后对标准算法和改进后的算法进行导航数据的仿真实验,对比分析实验结果,可见改进后的算法提高了,得出改进后滤波算法提高了定位精度,满足系统要求。(3)根据组合导航系统总体方案以及模块的功能需求,基于久保田SPU-68C高速水稻插秧机,搭建水田作业机械试验平台,设计相应功能模块的软硬件系统,采用北斗模块,惯导模块和工业相机作为导航信息接收设备,在VC++6.0软件环境设计了系统各功能模块的软件程序。(4)设计了基于高速水稻插秧机试验平台的设计试验方案,对试验平台各单元进行测试以及信息融合算法的验证,结果表明该系统能正常运行,信息融合算法可以满足水田作业精度要求。