随着科技的发展日新月异,我们生活环境的周围出现了日益增多的绿化草坪。然而,在绿地覆盖面积增加的同时,各种场地里绿地的维护工作也同时在加重环卫工人的负担,此时自动化设备的出现就为减低环卫工人的劳动负担开辟了一条崭新的道路。本文所研究的割草机器人,其研发的目的就是为了提高绿地维护工作的自动化程度、减轻劳动成本。为了提高割草机器人的路径识别效率,本文提出了对二值图像提取分界线的算法,在对采集到得到图像并二值化处理后,二值化图像中的黑色像素点并不全部集中在一块区域,有一部分黑色像素点游离于主要集中区域,为分界线的提取制造了一定程度的困难。为此,依托基于人眼视觉系统的图像分界原理,提出了提取二值图像分界线的有效算法,能较好的完成提取图像中的分界线的任务。在识别出较高准确率的分界线的基础上,做基于分界线的轨迹规划。因为割草机器人的图像采集位置与其移动相关,在割草机器人作业时,其采集画面也跟着发生变化,所以无法采集到割草机器人周围环境的左右图像。因此通过逐图规划的方式,实现对割草机器人的实时控制。为了实现对规划轨迹的有效跟踪,对割草机器人的动力学模型做了详细的分析,把环境因素和机器人的一些可能遇到的扰动信息也加入到割草机器人的轨迹跟踪内,对其所遇到环境对其控制的影响进行研究,借助后退方法设计适应于割草机器人作业的控制律,提高割草机器人的轨迹跟踪能力,使割草机器人具有良好的跟踪特性,更高效的完成无遗漏的割草任务。