近年来,我国加大了对林区道路建设的投入,纵横交错的水泥林道为自主导航提供了便利。然而林区道路往往会存在杂草,泥泞、滚石等复杂情况;同时随着季节和天气的变化,林道周边植被、土壤的色彩和纹理差别很大,这就给林业装备的视觉导航带来很大困难。因此,本文以后驱前转向结构的试验平台为研究对象,进行了林区道路视觉导航的研究。主要研究内容有:（1）为了提高简单线性迭代聚类算法对图像纹理的敏感性,本文提出在聚类过程中加入纹理距离的方法,通过局部二值模式获取图像纹理信息,融入至欧氏距离的计算公式中。同时为了降低不同光照对视觉导航的影响,提高超像素轮廓贴合道路边缘的精度,本文对3种不同光照强度下的林区道路图像的颜色分量进行研究,改进了颜色距离的计算方法,使其更加符合林区道路环境特征。试验结果表明,改进后的简单线性迭代聚类算法获取的超像素,形状更加规整,边缘贴合度更高。（2）为了提高支持向量机分类的正确率,本文提取了1283个道路前景超像素,463个背景超像素,计算每个超像素的颜色和纹理特征向量,作为支持向量机的样本数据。采用网格搜索法与交叉验证法对支持向量机的惩罚系数C、核参数g进行优化,得到最优参数C=6.9644、g=4.5948。将该C、g输入至支持向量机模型进行分类验证,得到分类正确率为94.387%,与未优化的支持向量机的分类正确率进行对比,正确率提升了4.009%。（3）为了获取试验平台位姿参数,本文首先以林区道路图像每10行为单元进行分区域操作,通过质心法计算每块区域道路像素点横、纵坐标的均值,作为该区域道路中心坐标点。其次,由于林区道路曲率变化大,本文提出采用三次B样条曲线拟合道路中心点作为导航路径。最后,根据相机成像过程中各参考坐标系之间的转换关系,建立试验平台在导航时的位姿几何模型。试验表明,通过该几何模型获得试验平台位姿参数满足导航要求。本文的研究成果能够满足林区环境内自动导航的作业要求,符合林业装备智能化发展的方向,对林业装备的视觉导航等相关工作有一定的参考价值。