目前水果种植行业严重依靠人力劳作,行业发展受限,急需产业升级。果园机器人自主导航技术是果园生产自动化、智能化的前瞻性技术,对未来果园的规模化、标准化运营有重大意义。本文针对果园的环境特点,综合运用了图像处理、智能控制、传感器数据处理等知识,对果园机器人自主导航关键技术进行了研究。实现果园机器人自主导航的关键是如何构建果园的环境地图,并结合地图和各种传感器数据进行定位。本文以自制的果园机器人移动平台为研究载体,通过分析移动平台的运动学模型,推导出移动平台航位推算和运动控制的运动学公式,并分析了履带滑移现象对航位推算的影响。根据果园按标准规格行种植的特点,使用阈值分割、边缘检测与质心提取等图像处理的方法从果园航拍俯视图中识别果树、提取果树坐标信息并创建了果园特征地图。使用激光雷达传感器采集果树点云数据,然后采用霍夫变换和随机采样一致性两种算法来提取树行直线特征,并使用仿真模拟的方法对两种算法进行比较。通过构建基于航位推测的预测模型和检测果园点、线特征匹配特征地图的测量模型,将扩展卡尔曼滤波算法移植到果园机器人自定位系统中。根据定位结果,设计了机器人在果园中自主导航时的状态流程。最后,通过仿真及果园实地实验验证定位算法和自主导航的可行性。仿真及实验结果表明,本文基于图像处理的地图构建方法能够成功地生成果园特征地图;两种直线提取算法均能较精准地提取树行直线但随机采样一致性算法实时性更优;基于扩展卡尔曼滤波的定位算法可以较好地辅助机器人定位,实现了在果园中自主导航。