随着智慧农业的日益发展,目前精准农业已经成为现代农业的研究热点之一。其中农机自动导航技术是实现精准农业的关键环节,在农业机械的自动导航过程中,农作物的苗带识别与定位对农业机械的导航效果和作业精度有很大影响。利用苗带识别技术,在可行走区域规划出行走路径,能实现田间管理机械自主低伤苗作业,对促进精准农业发展有重要意义。因此,本文以高地隙田间管理机为实验平台,设计了基于激光雷达的苗带识别系统,开展了水稻苗带识别研究。主要研究内容如下:（1）基于二维激光雷达设计了一种三维点云信息采集装置。本研究以二维激光雷达为基础,设计了由激光雷达、三维旋转云台、惯性测量模块和控制模块组成的三维点云信息采集装置;建立了三维旋转云台运动模型,实现了点云数据从笛卡尔坐标到三维空间直角坐标转换;提出了一种三维云台的自动校正的方法,可解决采集装置在作业过程中与农机行驶方向角度偏离问题。三维点云信息采集装置在控制低成本的同时,扩大了激光雷达扫描识别范围,控制激光雷达进行俯仰、横滚和旋转动作,可实现被测物体三维数据采集。（2）为解决激光雷达扫描偏移问题,提高轨迹识别精度,本研究提出了基于偏移补偿模型的极值点聚类苗带识别算法。文中以水稻为苗带识别对象,利用激光雷达获得了水稻的点云线特征,建立了水稻苗带模型,采用极值检测算法获得了水稻苗带聚类要素,利用偏移补偿模型结合改进的K-means聚类算法进行偏移矫正聚类,最后使用最小二乘法进行线性拟合,实现水稻苗带可行驶区域轨迹识别。通过静态田间试验,获得X轴最大横向偏差为16 mm,最大中位点偏差为6 mm。（3）开发了基于激光雷达的水稻苗带识别系统。为实现田间管理机械低伤苗自动导航驾驶,提高苗带轨迹识别精度,通过三维点云信息采集装置获取水稻苗带点云数据,利用偏移补偿模型的极值点聚类苗带识别算法获得水稻苗带轨迹参数,可为高地隙田间管理机直线低伤苗自主驾驶提供理论参数。同时,为实现数据采集可视化和人机交互,设计了苗带识别监控系统。（4）完成了基于激光雷达的水稻苗带识别系统的田间试验。以高地隙田间管理机为实验平台,在其上搭载了苗带识别系统,进行入田前静态数据采集和田中动态直线导航路径跟踪试验。在下田前,保持田间管理机静止,通过苗带识别获得最大横向偏差为30mm,中位点最大偏差为13 mm;在下田后,动态直线路径跟踪试验中,获得最大横向偏差为33 mm,平均误差18.5 mm,标准差为2.02 mm,伤苗率低于0.8%。结果证明了苗带识别系统可满足低伤苗自动或辅助驾驶作业需求。