文献综述
题目：基于视觉的农业机器人自动导航技术研究
摘要：
智能机器对科技进步和社会的发展的影响在渐渐扩大，而农业机器人自动导航技术是精准农业技术体系中的核心技术，被广泛应用于耕种、播种、收割、运输等农业技术中。为了深入研究视觉自动导航农业机器人，分析视觉导航系统的基本组成模块及优势。根据视觉信息的基本处理过程，重点对图像处理过程、定位与跟踪等方面进行分析介绍，本课题研究利用基于K60的智能小车模拟农用车辆，采用摄像头检测农作物和路径，控制车辆自动转弯180度掉头前进，最终实现农用机器的自主导航。
关键词：k60；机器人；视觉导航；PID算法
引言：
农业智能机器人融合了环境感知、计算机、路径的规划与决策、自动控制、通信技术、机械及车辆工程等多个领域的高新技术，是现代智能机器工业领域高科技和高新技术的结合体。而视觉农业机器人自动导航可提高农业机械的田间作业质量和效率，减轻操作人员的劳动强度，是现代农业和精准农业的必然要求，因此对农业机械的自动导航技术的具有十分重要的意义。针对实车试验平台费用高昂、安全性低、场地要求高等问题，智能机器人的研究受到很多研究机构的欢迎。随着条件的日渐成熟，国内各大高校也加入针对农业智能机器的控制研究。视觉感知环境信息具有信息采集量大和采集速度快的特点，因此基于视觉的农业机器人自动导航技术研究具有意义
国内外研究现状
国外很多国家展开了对基于智能小车的农用车视觉导航研究多角度的研究，使农用智能汽车不仅仅能够实现自动控制的功能，还是小车能够感知外界的环境，并做出相应的应对措施。例如对前方的障碍物做出避让和绕行、将外界信息通过小车自带摄像头等传感器进行图像和环境采集和传输等行为。
美国从七十年代就开始农业自动导航系统的研究，美国的密西根大学开发了草坪修整机器人，对机器视觉的导航精度和图像处理的方法进行了研究，并在一轮园艺拖拉机上进行了实验。该机装有课检测出已修整未修整的草坪边界线的行走距离传感器，最初的一周为示范行程，之后进行自动驾驶割草作业。而美国卡内基—梅隆大学把全球定位系统接收到位置信息与视觉图像处理相结合，辨别出一排排尚未收割的庄稼，并研究成功一种能自己辨别方位的拖拉机，在田间成功完成了试验。
