我国是果品生产大国,随着果树种植规模的不断扩大,对于可取代人力的智能化作业装备的需求也变得更加迫切。果园移动机器人是一种可以在果园中实现自主行走的移动平台,可结合不同功能的末端执行器在果园中完成特定的作业。本文主要针对果园环境复杂且结构相对固定特点,在不需要提前建立全局电子地图的前提下,对移动机器人在果园中的树干识别、自主导航及避障等关键技术进行了研究与实现。本文的主要研究内容如下:(1)对果园移动机器人进行功能需求分析,确定研究技术路线。根据各个模块所需的功能对传感器等各个硬件部分进行选型,搭建了研究实验平台。对硬件系统的各个关键功能部件进行了分析介绍,并对本研究所使用的软件开发环境进行了简单介绍。(2)针对果园中存在杂草及斜坡情况下的树干检测功能,提出了一种基于自适应密度聚类的树干检测算法。由于DBSCAN聚类算法存在全局参数比较敏感的问题,本文结合单线激光雷达的扫描特点,自适应地设定聚类阈值进行聚类。然后根据地面和杂草枝叶的数据特点将其排除,完成对树干的检测。实验表明,该算法对于存在少量杂草和斜坡环境下的果树树干检测具有一定的适用性与鲁棒性。(3)针对果园移动机器人自主导航行走功能,通过霍夫变换对检测到的果树进行树行的直线提取,利用得到的树行中心线作为移动机器人的导航路径,并基于PID理论对移动机器人进行行走控制。仿真实验结果表明,当激光雷达扫描到树干和扫描到树冠的两种情况下,直线提取算法均有较好的表现。实车实验结果表明,两种情况下的最大横向偏差均不超过21cm,可以满足在果园中直线行驶的基本要求。(4)针对果园移动机器人的避障功能,以传统人工势场法作为避障算法的基础,并针对其易陷入局部极小值等缺点,在斥力势场函数中加入了目标影响因子,然后分析了改进后的人工势场法参数及斥力方向的选择原则。最后,对该算法进行了仿真与实车实验,结果表明通过对改进的人工势场法选择合理的参数与斥力方向,有效的避免了局部极小值问题,可实现对避障功能的要求。本文可为果园移动机器人导航与避障作业等关键技术的研究提供一定的理论支撑。