自主收获车辆可以大大降低农业生产者的劳动强度,所以自主收获车辆是未来农业机械领域重要的发展方向。环境构建和路径规划技术作为自主收获车辆的关键技术,环境构建可以让车辆了解周围的环境信息,以便完成后续的各项工作;路径规划可以让车辆成功规避障碍物,安全高效地完成收获作业。本文针对辣椒地场景对环境建模和路径规划两项技术进行研究。（1）结合辣椒地场景,通过加入线特征的方法对视觉同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）算法进行优化,在特征匹配过程中增加约束条件,来提升特征匹配质量。构建优化后系统的位姿估计模型,并求解数学模型中的雅各比矩阵。通过实验,验证了特征提取、匹配与位姿估计的精度,最后利用三维栅格地图展示建图效果。（2）将两种常用的路径规划算法相结合,来弥补各自算法存在的不足。根据实际辣椒地场景,选取全覆盖路径规划算法中合适的行驶方法和转弯方式。选择适合辣椒地场景的人工势场法作为局部路径规划算法,并解决了人工势场法中存在的目标不可达和局部最小值问题。通过实验,分别验证了覆盖路径规划算法和人工势场法的可行性。（3）通过实际辣椒地场景,对优化后的视觉SLAM系统进行测试,实验证明系统依然满足实时性的要求;系统精度有较大的提升,精度提升了14.6%以上;三维栅格地图消耗内存很小,有利于提高系统的运行效率。模拟辣椒地搭建了路径规划实验场景,车辆对全覆盖路径进行追踪的同时,也能完成局部路径规划,并且误差在可接受范围内,证明本文提出的路径规划算法是可行的。