机器人导航的任务之一就是避开障碍物，所以机器人在行走过程中，要能够区分可行区域和障碍物区域。随着计算机和图像处理技术的迅猛发展，机器人视觉导航也不断地得到发展。目前移动机器人的导航大都采用基于视觉或有视觉参与的导航技术。
　　本文第一个要解决的问题是通过机器人视觉获取周围的环境。经过图像的预处理，去除图像中的随机噪音干扰，增强图像中的有用信息，截取图像中的一部分地面图像，计算得到在RGB颜色空间下的地面特征值，包括地面灰度、三个颜色分量的均值以及标准差，通过这些特征值对整个图像中的像素点进行逐个检测，分割出可行区域和障碍物区域，并对分割出来的区域进行ニ值化处理，然后对图像进行膨胀等后期处理，方便后续工作中对机器人视野环境的栅格法建模。
　　本文第二个要解决的问题是对机器人前进路线的路径规划。首先对处理得到的二值图像进行栅格法建模，在栅格图中标识出可行区域以及障碍物区域，然后对机器人当前视野的区域运用遗传算法进行局部路径的最优规划，机器人每走一歩，都会重新对当前视野进行检测，再规划出当前视野下的局部最优路径，以此来达到全局路径的最优规划。