Para abordar problemas como la confusión de puntos de características ambientales y errores significativos de información de postura en campos de chile, se propone un sistema de navegación autónoma basado en la fusión de datos de múltiples sensores y un algoritmo TEB (Timed Elastic Band) optimizado. El componente de posicionamiento del sistema integra datos de postura del GNSS y del sistema de navegación inercial IMU, y corrige errores de posicionamiento causados por el desorden de puntos de características ambientales de LiDAR. Para resolver el problema de optimización local y el manejo excesivo de colisiones en el algoritmo TEB durante la fase de planificación de ruta, se optimizan los parámetros de peso en función de las características ambientales, reduciendo así los errores en la determinación de la ruta óptima. Además, considerando la inclinación topográfica entre filas (5-15 grados), se realizaron 10 sets de pruebas de comparación. Los resultados muestran que el sistema de navegación redujo la longitud promedio de la ruta en 0.58 m, acortó el tiempo de consumo promedio en 2.55 s y disminuyó el desplazamiento promedio de la posición objetivo en 4.3 cm. En conclusión, la fusión de datos de múltiples sensores y el algoritmo TEB optimizado demuestran un potencial significativo para lograr la navegación autónoma en el entorno estrecho y complejo de los campos de chile.