为提高油茶林地农业机器的智能化,降低劳动力消耗,并且保证农机能在复杂、未知的环境中确定自身和目标位置,提供优质地图,在所建立的地图中规划出最佳路径。本文针对油茶种植环境进行建图及路径规划研究,并搭建了一款基于机器人操作系统的激光雷达履带式实验机器人。通过对三种室内建图算法进行了对比分析确定建图方式,再进行全局以及局部规划,最终完成农业机器人自主导航,实现农机智能化。主要工作分以下几个部分:（1）根据油茶林地机器人的目标分析,选出机器人所使用的传感器型号（激光雷达选用RPLIDAR A1）,根据行走要求完成实验机器人机的底盘硬件结构、惯性模块的设计。并基于ROS在Linux系统上搭建相关的软件平台,对实验机器人系统的软件模块进行相关设计和配置,配置激光雷达的数据、控制底盘的代码、建图相关代码、全局及最佳规划等相关节点,并进行控制策略控制实验机器人的行走速度。（2）根据市面建图算法的优缺点,确定三种常用的建图算法,并对这三种SLAM建图算法（具体为:cartographer、karto、hector）的实现原理及功能进行阐述,分析各自的优缺点。根据实验场地,设计行走路线,通过远程操作使实验小车依据行走路线进行激光雷达建图实验,记录实验小车行走时地图的形成情况,实验结果发现:行驶至第十二棵油茶树时,地图已基本建立。通过测量建图速度和计算准确度来筛选适合油茶环境的建图算法,其中准确度方面选择了三个指标进行计算,分别是均方根误差（RMSE）、峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（MSSIM）。综合对比发现:与其他两种算法相比,基于cartographer算法的地图构建是最适用于油茶种植环境的建图方式。（3）对比分析多种规划算法,最终确定A*算法作为油茶林最优路径的研究方法。首先配置A*算法相关代码,并通过MATLAB进行仿真实验,并针对路径存在的直线障碍物和转弯障碍物分别进行实时避障实验,仿真结果发现:A*算法能够很好的规避障碍物,适合油茶种植环境。然后在实验场地进行自主导航实验,进行全局及局部实地实验。其通过结果可知:所搭建的履带式实验小车能够在上述地图中进行规划,达到自主导航中避障要求,能够准确地达到油茶树周围,实现自主导航。