基于图像处理技术的视觉导航成为农用AGV(AutomaticGuidedVehicle)的重要发展方向，近年来得到了广泛的关注。视觉导航是通过图像处理获取农用AGV的导航基准线来描述行进路线，现有方法多是提取一些标志点后再由这些点得到相应的直线作为导航基准线。由于农田环境复杂，农用AGV行进中多次采集图像所得到的直线肯定无法保持一致，即行进过程中不断得到的导航基准线组合起来所描述的行进路线是一条折线，因此农用AGV的导航基准线采用曲线更为合理。论文主要研究了曲线导航线的提取算法和优化，主要内容如下： 1.图像的获取和处理。图像处理中最为关键的是图像分割。本文采用超绿分割特征，阈值分割法获得二值化图像，然后运用数学形态学组合算法进行图像处理，使分割效果更好。 2.导航特征点的提取。提取直线导航基准线要求导航特征点尽量在直线附近，而曲线导航基准线曲率不确定，需要新的提取标准。本文以行进路线弯曲方向为曲线特征点。 3.曲线导航线的拟合。将导航特征点以合适的曲线拟合算法得到导航基准线。 4.导航基准线提取算法的优化。定义基于曲线导航基准线的行走误差，利用模糊融合技术对提取算法进行评价和优化。