随着电子、信息以及自动化等技术的不断发展，出现了各种各样的农业机器人。同时，伴随着机器人的出现，提出了许多导航技术。其中，视觉导航是目前研究的热点。本文以KH-100型自动导引小车AGV为平台，对农业AGV视觉导航技术进行了研究。主要研究内容为： 1．摄像头的标定。通过分析比较现有的摄像头标定方法，结合视觉导航对标定的要求，提出应用两步法的标定方法对摄像头进行标定。标定过程中，采用圆形标靶，提取图像中的特征点，通过实验和计算获取摄像机的内外参数。最后，应用标定好的参数进行验证，获取标定精度。 2．图像的预处理和边界提取。采用归一化的超绿特征和固定阈值法分别对温室行栽黄瓜图像和大田行栽葡萄图像进行了分割；通过实验比较滤波处理的几种算法，得出采用中值滤波的方法对分割后的图像进行去噪处理效果好；为了消除图像中孔洞的影响，进行了孔洞的填充处理：最后利用形态学的边界提取方法提取作物的边界。 3．导航参数的提取。通过对比分析导航参数提取方法的优缺点，结合视觉导航实时性的要求，本研究提出了应用改进的Radon变换的方法进行导航参数的提取，并以此提出了将改进的Radon变换与感兴趣区域相结合的方法，来加快提取速度。作者首次提出了将Radon变换方法应用到农业工程领域，通过模拟实验和田间实验证明了该方法的可行性。 4．导航控制策略的研究。依据农业AGV的车体结构，建立了它的运动学数学模型。针对其运行环境的不确定性和难以建立精确的数学模型，本研究中采用模糊控制对其进行控制。最后进行了不同位姿情况下的直线轨迹跟踪仿真研究，仿真结果表明，本研究中建立的模糊控制器能够快速纠偏，使车体达到期望位姿，满足农业AGV的要求。