我国是河蟹等水产品消费的大国,具有巨大的养殖面积和消费市场,但是与发达国家相比,我国河蟹养殖行业存在生产方式落后、成本高、规模小和工业化水平较低的问题。河蟹养殖的水草清理和维护工作还都是依靠人工作业完成,有必要研发出一种全自动化的水草清理船来降低农户的劳动强度和养殖成本。本文设计了一个基于GPS定位系统的视觉辅助导航系统,旨在实现全自动作业船的自动导航功能。本文主要研究工作如下:一、使用明轮动力平台作为实验平台,搭建基于GPS定位的视觉辅助导航系统,并介绍视觉辅助导航系统的设计思路和硬件结构。二、采用数字图像处理技术对采集到的水面水草图像进行分割。首先进行图像的预处理操作,包括降噪滤波和灰度化处理,为后续基于阈值的图像分割处理奠定基础,然后完成对目标(水草)和背景(水面)的分割工作,通过形态学运算和有效区域保留的方法得到导航有效区域。三、根据得到的导航有效区域提取出一条导航基准线。首先比较分析最小二乘直线拟合和霍夫变换两种直线检测法的工作效果,然后根据本课题的应用背景提出一种改进的直线检测算法提取出导航基准线,作为作业船的导航路径。四、采用张氏标定法对CCD工业相机进行标定,得到其内外参数,然后根据摄像机成像模型与相机的内外参数将图像坐标系中的导航基准线转换到世界坐标系中,并计算出航向角。五、使用卡尔曼滤波算法将视觉导航模块和GPS定位模块的导航参数进行信息融合,建立组合导航模型,以提高自动导航系统的定位精度。通过导航实验可以得到,信息融合后实验数据的横向极差、平均偏差和标准误差分别下降了42%、65%和67%。