随着移动机器人的发展和农业发展的迫切需求,借助移动机器人提高农业工作效率已经成为农业发展的必然趋势,而路径规划问题又是移动机器人研究领域中的重要内容。路径规划是在有障碍物的环境中,机器人根据一定的性能指标(工作代价、路径长度和行走时间)从起点到终点搜索出一条无碰撞路径。根据获得环境信息程度的不同,路径规划通常划分为全局路径规划和局部路径规划。目前路径规划算法的研究多种多样,人工鱼群算法作为一种新型的群智能优化算法,本文针对果园具体实际环境,在人工鱼群算法的基础上进行了改进,能够较好的完成农用机器人路径规划研究。本文的主要研究内容如下:(1)基于ARCGIS的果园环境的矢量电子地图制作。针对果园具体实验环境,从数据采集准备、地图符号化以及最终设置与输出三个方面着手,探讨了在ARCGIS平台下矢量电子地图的制作方法并完成了最终效果图。(2)基于改进人工鱼群算法的全局路径规划。针对人工鱼群算法在全局路径规划中容易早熟和陷入局部的问题,在人工鱼群算法中引入免疫调节机制和免疫记忆特性,提出一种免疫-人工鱼群算法的全局路径规划方法,并通过Rosenbrock、Griewank、Ackley三个测试函数对改进的人工鱼群算法进行分析,验证了改进的算法能有效的避免陷入局部最优。最后建立栅格环境模型,将其路径规划效果和人工鱼群算法进行对比,仿真实验结果表明了改进后的免疫-人工鱼群算法寻优速度更快,算法性能更优。(3)基于改进动态窗口法的局部路径规划。针对传统的算法在规划的过程中一般将障碍物当做质点来考虑,未考虑到障碍物的尺寸等因素,本文提出一种障碍物膨胀模型,可以有效的保证机器人运行的安全性。(4)基于混合路径规划算法的农用机器人路径规划。在该混合路径规划中,利用改进人工鱼群算法全局路径规划算法在静态环境中规划出一条全局路径,并使用改进动态窗口法实时避障,搭建了农用机器人实验平台,验证了算法的有效性。