农业机器人定位技术是机器人领域的一个重要研究方向,是实现农业机械智能化的关键技术之一。事实上,怎样获得机器人所处的精确位姿信息,是其智能导航任务能否成功的前提。本文主要对一种基于机器视觉的定位技术——视觉里程计进行了系统的研究,主要工作如下：1.首先就机器人定位技术做了一个综述,讨论了各种定位方法存在的缺陷与不足,在此背景下,引入了视觉里程计技术,介绍了视觉里程计技术的理论背景、优势、国内外的研究现状以及本文研究的技术框架。2.引入了特征点提取算法---SURF算法,深入研究了它的原理,在VS2010环境下实现了其功能,在农田环境下验证算法的鲁棒性,除此以外,进行了Harris算法和SIFT算法特征提取实验,就3种算法的提取结果做出比较,进一步证明SURF算法的优势。3.研究了农田中的复杂环境所具有的特点,将视觉里程计定位技术应用到农业轮式机器人当中,探讨在此类条件下出现的各种问题。4.提出了一个新的基于SURF特征提取算法的立体视觉里程计定位系统,该系统仅依靠视觉输入,通过在连续图像帧中提取特征点作为自然路标,然后对特征点进行匹配以得到特征点对之间的对应关系,最后结合LMedS鲁棒算法与非线性最小二乘法,求取机器人的精确的定位信息。最终试验证明,本文所建立的系统的估计误差在3.4%以内。本文对机器人视觉定位技术进行了深入研究,为农业机器人的精确定位提供了一条可行途径。