农业行业不断寻求农业生产中涉及的不同过程的自动化，例如播种，收获和杂草控制。使用移动自主机器人执行这些任务引起了极大的兴趣。耕地面向同时定位和映射（SLAM）系统（移动机器人技术的关键）面临着艰巨的挑战，这是由于视觉上的难度，这是由于高度重复的场景而引起的。近年来，已经开发了几种视觉惯性遗传（VIO）和SLAM系统。事实证明，它们在室内和室外城市环境中具有很高的准确性。但是，在农业领域未正确评估它们。在这项工作中，我们从可耕地上的准确性和处理时间方面评估了最相关的最新VIO系统，以便更好地了解它们在这些环境中的行为。特别是，该评估是在我们的车轮机器人记录的大豆领域记录的传感器数据集中进行的，该田间被公开发行为Rosario数据集。评估表明，环境的高度重复性外观，崎terrain的地形产生的强振动以及由风引起的叶子的运动，暴露了当前最新的VIO和SLAM系统的局限性。我们分析了系统故障并突出观察到的缺点，包括初始化故障，跟踪损失和对IMU饱和的敏感性。最后，我们得出的结论是，即使某些系统（例如Orb-Slam3和S-MSCKF）在其他系统方面表现出良好的结果，但应采取更多改进，以使其在某些申请中的农业领域可靠，例如作物行的土壤耕作和农药喷涂。 。