자율주행 농기계는 농업의 노동력 문제에 대한 해결책으로 개발되어 최근 GPS 기반 자율주행 시스템이 적용된 제품들이 상용화되었다. 장애물 인식 및 충돌 예방 기술 개발은 자율주행 농기계가 무인화되기 위한 필수적인 기술이다. 하지만 GPS 센서는 동적 환경에 대한 인식이 어려워 충돌 사고를 예방할 수 없기 때문에, 농업 환경에 적합한 환경 인식 시스템의 구성이 필요하다. 본 연구는 자율주행 경운 트랙터의 충돌 사고 예방을 위해, 센서 퓨전에 기반한 인식 알고리즘을 개발하여 실제 자율주행 상황에서의 충돌 예방 성능을 평가하고자 한다. 객체 분류에 강점을 가지는 RGB 카메라와, 거리 측정에 강인한 라이다 센서를 융합한 센서 시스템으로, RGB 카메라는 Intel社의 D435i를 사용하였으며, 라이다는 Velodyne社의 VLP16을 사용하였다. 인식 알고리즘은 RGB 영상에서 CNN에 기반하여 객체를 인식하고, 영상에 투영된 라이다 데이터를 이용해 상대 거리를 측정한다. 개발된 알고리즘은 실제 농업 환경에서 자율주행 트랙터를 활용하여 유효성을 검증하였으며, 충돌 위험 구간에서의 인식률은 99% 이상, 거리 측정 오차는 50cm 이내, 충돌 예방 성공률은 97% 이상의 성능을 보였다.