自主式移动机器人在农业中的应用可大大提高一些农业机械的作业性能和效率、保护农业作业人员的安全，从而可拓宽农业机械的作业范围和提高我国农业机械化的水平、增加农业收入。在自主式移动机器人相关技术的研究中，导航方式与定位技术是移动机器人研究核心，也是移动机器人实现智能化及完全自主的关键技术。本文主要是对基于视觉导航的自主式农业移动机器人的定位技术、信息处理技术等移动机器人的关键技术进行深入研究，目的是能够有效提高移动机器人的自主性、灵活性，提高移动机器人的导航与定位精度。因此，本文的研究具有重要的理论价值和实际意义。 1、分析困扰农业智能机具应用中所面临的困难，提出了研究具有开放式结构的农业机器人系统，可以在一定程度上解决当前农业机器人发展速度缓慢的问题。并针对自主行走的农业机器人系统提出了一套适用的基本模型。开放的机械本体：自主移动的小车平台+智能机具，；在移动机器人控制系统中使MCU+DSP模式。 2、为了避免传统方法对标定参考物精度的苛刻要求，本文首先利用张氏标定法求解摄像机内参数，在获得图像中心的基础上求解畸变系数，对于农业机器人的摄像机外参数，利用大范围的标定参考点，通过线性变换求解透视变换矩阵中的各个元素的摄像机标定方法来获得，实验结果该标定过程基本上满足了农业机器人导航的需求。 3、对农田场景图像以及传统的边缘检测方法进行分析，指出在单一尺度下很难提取农田图像中的完整道路边缘。结合小波变换的的空间多分辨率分析原理，提出用双正交小波来提取农田边缘图像。实验结果表明该方法所检测的农田图像，边缘提取完整，边缘跳动小。 4、为了更加高效的提取农田道路边缘，本文在马尔可夫随机场理论基础上，提出了一种非线性提升方案提取农田道路边缘的方法。运用此方法在计算机上对图像做边缘提取的实验，实验结果表明该方法能够得到了较为完善的边缘链图像。从处理时间上来看，该方法比双正交的方法缩短了大约30％的时间，利用提升方案进行小波变化更符合实时性的要求。 5、针对农业机器人的局部规划，提出了自主导航控制所需要的局部信息参数模型，并且通过对农田场景的分析，对农田场景进行模型的抽象，提出了用边缘像素投影法以及区域拟合法来识别出道路类型，从而进一步获得局部信息参数。结合边缘像素投影法和区域拟合法两种方法进行识别中存在的问题，给出了算法融合准则。提高了道路模型匹配的置信度，同时提高了局部信息参数的定位精度。识别率在90％左右。 6、搭建了基于DSP的农业机器人视觉导航系统处理硬件平台，在此基础上进行了视觉导航系统的软件设计。对导航参数的精度实验测试结果为：偏移量最大误差为4厘米，偏转角最大误差为1.2度。