El chasis agrícola eléctrico de una sola pista juega un papel vital en la navegación autónoma y las operaciones de conducción en regiones montañosas y montañosas, donde su rendimiento de seguimiento de ruta afecta directamente la precisión y estabilidad operativa. Sin embargo, en entornos agrícolas complejos, los métodos tradicionales a menudo sufren de giros frecuentes y grandes errores de seguimiento debido a la curvatura variable de la ruta, terrenos irregulares y deslizamiento de la pista. Para abordar estos problemas, este documento propone un algoritmo de seguimiento de ruta que combina un modelo de vista previa segmentado con control difuso de universo variable, lo que permite el ajuste dinámico de la distancia de vista previa para una mejor adaptación a la curvatura. Además, se introduce un modelo de predicción de desviación de rumbo basado en Regresión de Vector de Soporte (SVR) optimizado por Optimización de Enjambre de Partículas (PSO), y se diseña un controlador de compensación de ángulo de dirección para mejorar la precisión de los giros. Las simulaciones y experimentos de campo muestran que, en comparación con los métodos de distancia de vista previa fija y control difuso de universo fijo, el algoritmo propuesto reduce el número promedio de giros por ciclo de control en un 30.19% y 18.23% y disminuye el error lateral promedio en un 34.29% y 46.96%, respectivamente. Estos resultados confirman que el método propuesto mejora significativamente la estabilidad y precisión del seguimiento de ruta en terrenos complejos, proporcionando una solución efectiva para la navegación autónoma de maquinaria agrícola.