近年来,国家越来越重视果园智能化的发展和应用。农业机械装备智能化的发展对果园效益的提高具有巨大的推动作用,其中自动驾驶技术在实现果园智能化中发挥着重要的作用。本文以果园智能车的视觉导航路径检测和运动控制技术作为主要研究内容。首先根据果园环境下的作业特点设计算法提取果园果树行中心线作为导航路径;然后根据导航路径和相机的标定结果提取导航参数;最后研究智能车的导航控制系统,并设计相关的仿真实验。本文的具体研究内容如下:（1）果园导航路径提取方法的研究:针对果园果树行的环境特点,设计了一种新的基于纹理方向的果树行消失点检测算法。该算法是在通过纹理分析获取像素点的纹理主方向后,设置置信区间和置信度筛选消失点,最后通过投票算法选出最终的果树行消失点,并以此消失点为基础获取果园智能车导航路径。实验以采集到的500幅果园道路图像为数据集,验证了该方法能够准确地获取果树行中心线作为果园智能车的导航路径,且相较于原有的算法提高了准确率,运算时间也缩短为原来的三分之一。（2）相机的标定和导航参数的提取:为了获取相机参数,首先建立坐标系,然后进行坐标系之间的相互转换,最后采用张氏标定法获得标定参数,主要参数包括相机的内参、外参和畸变系数。为了实现果园智能车的自主导航,结合获取到的果园导航路径与标定参数推导得出智能车导航控制系统所需的导航参数:横向偏差和航向偏差。（3）果园智能车导航控制技术的研究:根据果园环境下的作业特点,提出了一种果园导航路径跟踪控制方法,该方法采用二自由度运动模型,在传统Stanley控制的基础上通过设计模糊算法对智能车导航控制系统的增益参数进行优化以提高导航路径跟踪精度。（4）导航控制系统仿真实验:首先搭建Car Sim车辆模型和仿真环境,其次设计Simulink导航跟踪控制模型,最后通过两个软件的联合仿真来验证导航控制系统的性能。仿真结果表明:该算法能够根据智能车的运行状态调整Stanley控制算法的参数,有效地减小横向误差。直线导航路径的跟踪最大横向偏差为0.11m;双移线导航路径跟踪的最大横向偏差为0.12m;智能车的适用速度有所提高,跟踪路径也能更稳定和准确。