本文以全区域覆盖移动机器人为研究对象,主要研究其工作区域的边界识别问题。文中,机器人采用视觉传感器和光电编码器与电子罗盘构建“环境地图信息”:在工作过程中,机器人通过传感器实时获得当前的位姿信息,并将其与存储的“环境地图信息”进行对比,判断是否到达边界。在边界识别过程中,机器人采用视觉导航方法识别、跟踪边界直线,通过边界直线检测自身的位置,并修正定位误差。本文首先提出了边界识别方法,研究了机器人如何利用视觉传感器识别、跟踪边界;然后构建了机器人的视觉模型,通过视觉模型得到了机器人位置与图像坐标的对应关系;接着研究了图像处理方法:滤波、增强、分割、形态学运算等方法,图像经过处理后,利用Hough变换方法拟合到边界直线,然后再根据坐标变换关系得到边界直线与机器人位置的对应关系;最后设计了所需的图像采集处理系统以及边界识别系统。本方法利用直线检测机器人的位置,提高了机器人定位的精度,使机器人一次覆盖下来的漏割区域大为减少,节约了机器人进行全区域覆盖时所需的时间,具有一定的应用价值。