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由于农业移动机器人的作业环境与对象的复杂性和不确定性,使机器人在作业时不能有效地获取导航知识以便对其行为进行决策。利用人工智能和虚拟现实技术,研究了移动机器人的复杂行为,构建虚拟环境和基于规则和案例的知识库,对机器人复杂行为分类,把复杂行为分解为简单、特定和已知的行为。对于不确定的和没有前驱知识的行为,利用相似案例和不确定推理为行为进行导航。然后,建立了多Agent行为决策系统,定义了该结构的六元函数,建立了消息和事件驱动机制,实现了虚拟环境下移动式机器人对水果的采摘行为及其仿真建模。