田间智能车辆是提高我国农业自动化的有效手段之一，它能满足未来农业的高产、安全、高效率、环保、农艺高精度的要求。田间车辆的自动导航技术是一个首先需要解决的基础问题，本文研究的主要内容是基于机器视觉的田间车辆自动导航技术，包括视觉系统的标定算法，田间路径的识别，导航参数提取，导航控制的研究。1．摄像头的标定。根据田间车辆的视觉导航对标定精确性的要求，提出利用径向畸变模型结合Tasi两步法对摄像头进行标定。标定过程中，采用圆形标靶，提取图像中标靶中心点的像素坐标，通过计算获取摄像机的内外参数，再对参数进行验证，标定精度达到田间车辆视觉导航的要求。2．图像的预处理和中心线提取。首先对农田图像进行中值滤波去除噪声，采用归一化的超绿特征和固定阈值法图像进行了分割；比较几种数学形态学操作的方法对图像中孔洞的填充效果，然后通过边界提取行中心线。3．导航参数的提取。为了提高视觉导航实时性和精度，本研究提出了应用Hough变换结合动态窗口技术进行导航参数的提取。通过田间实验证明了该方法的可行性，不但加快了提取速度，而且降低了横向偏差和航向偏差误差。4．导航控制策略的研究。根据农业AGV的结构特点及其与路径的相对运动关系，建立了AGV运动学模型，利用最小二乘方法对驱动系统进行了系统辩识，得到驱动系统传递函数，从而建立了被控系统状态空间模型。选择现代控制理论中的线性二次型最优控制器设计，得到系统的最优状态反馈增益矩阵K，完成最优自主导航控制器的设计。仿真结果表明最优控制器的控制能够保证AGV实现稳定的自主导航，具有良好的稳态特性且对车速变化有一定的适应性。