现代农业正朝着多元化方向发展,其中智能拖拉机正成为研究热点。智能拖拉机自主行走系统主要由三个子系统构成,分别是环境感知系统、决策控制系统和执行机构系统。本论文结合江苏省重点研发计划（现代农业）重点项目:园艺电动拖拉机研发（BE2017333）,对园艺电动拖拉机自主行走系统进行研究,主要工作如下:（1）根据园艺电动拖拉机自主行走系统的需求,在原有拖拉机的基础上,分别从环境感知、决策控制和执行机构三个方面出发,选用合适的硬件,并以硬件为基础搭建上、下位机软件系统,最后通过调试完成园艺电动拖拉机自主行走系统的构建,为后续研究提供试验平台。（2）利用相机实地采集果园环境照片,对照片进行预处理,通过人工标注和数据增强构建果园环境数据集,设计果园环境识别模型并制定局部路径跟踪导航线。针对果园环境复杂的特点,提出基于深度残差U型网络的果园环境识别模型,该模型在编码层中增加残差学习,将跳跃连接和残差块相结合,提高模型深度和信息融合能力,通过数据集训练和验证,证明此模型具有较高的识别准确率和强鲁棒性。在此基础上,将深度残差U型网络模型识别出的可行驶道路,通过Canny边缘检测算法提取出道路边界点,采用中心线思想和最小二乘法拟合生成拖拉机局部路径跟踪导航线,最后将导航线中导航点的像素坐标转换成世界坐标,以满足实际使用需求。（3）研究园艺电动拖拉机局部路径跟踪控制算法。根据拖拉机二自由度模型和单点预瞄轨迹预测模型,计算拖拉机从当前位置到预瞄点位置所需的方向盘转角,提出增量式方单点预瞄轨迹跟踪驾驶员操纵模型。针对固定前视距离影响拖拉机轨迹跟踪能力的问题,设计了自适应前视距离模糊控制器,进一步优化拖拉机局部路径跟踪控制算法。通过CarSim和Simulink的联合仿真,验证园艺电动拖拉机局部路径跟踪控制算法的有效性。（4）试验验证。将道路识别算法与局部路径跟踪控制算法移植到园艺电动拖拉机自主行走系统中,选择合适的试验场地,测试基于视觉的园艺电动拖拉机自主行走系统的性能,对试验结果进行分析,验证整套系统的适用性与稳定性。