随着农业现代化的推进，对农机自动化的需求日益增长，机器视觉技术在农机自动避障与路径规划中发挥着关键作用。本研究通过图像采集、处理与识别等机器视觉技术，获取农田环境信息，并据此提出改进的农机自动避障与路径规划算法。在避障算法方面，结合农机作业环境需求，对传统算法进行优化，提升避障效果与实时性；在路径规划算法上，根据农田环境特点优化常见路径规划算法，提高规划效率与准确性。实验验证表明，所提出的算法在农机自动避障与路径规划任务中具有良好的有效性，能够为农业生产提供更高效、安全的自动化解决方案，对推动农业现代化发展具有重要意义。

随着农业现代化的推进，农机自动驾驶系统逐渐成为提升农业生产效率、降低劳动强度的关键装备。多传感器融合技术作为农机自动驾驶系统的核心技术，能够显著提高系统的精准性和可靠性。本文首先阐述了农机自动驾驶系统对多传感器融合技术的需求背景，然后介绍了该技术在农机自动驾驶系统中的基本概念、应用现状，包括各类传感器的具体应用及常用融合方法与算法。同时，分析了多传感器融合技术在数据同步、数据处理效率及复杂农田环境适应性等方面面临的挑战，并探讨了相应的数据预处理、融合算法优化等解决策略。最后，对新兴传感器技术应用及与人工智能结合的未来发展趋势进行了展望，以期为农机自动驾驶系统中多传感器融合技术的进一步研究提供参考。