La industria de la fruta es un sector económico significativo en China, con huertos modernos que están transitando gradualmente a huertos enrejados. Para las operaciones mecanizadas en huertos, la navegación automática de vehículos es esencial. Sin embargo, en huertos enrejados, la sombra de los árboles resulta en una baja intensidad de luz promedio y grandes variaciones en la iluminación, lo que plantea desafíos para la navegación de caminos. Para abordar esto, se propone un algoritmo de navegación de caminos para huertos enrejados basado en el modelo UNet-CBAM. Las estructuras de red de UNet, FCN y SegNet se comparan para identificar y seleccionar la estructura óptima para su mejora posterior. Entre los tres mecanismos de atención de canal, atención espacial y atención combinada, se identifica el mecanismo más efectivo. El mecanismo de atención óptimo se incorpora a la red optimizada para mejorar la capacidad del modelo de detectar bordes de caminos y mejorar el rendimiento de detección. Para validar la efectividad y generalizabilidad del modelo, se recopilaron un total de 400 imágenes bajo diferentes intensidades de iluminación. Los resultados experimentales muestran que este método logra una precisión del 97.63%, una recuperación del 93.94% y una Intersección sobre Unión (IoU) del 92.19%. Estos resultados mejoran significativamente la precisión de reconocimiento de caminos en huertos enrejados, especialmente en condiciones de poca luz. En comparación con los algoritmos FCN y SegNet, este método proporciona una mayor precisión de detección y ofrece una nueva base teórica y enfoque de investigación para el reconocimiento de caminos en entornos de poca luz.