本文以全自动智能割草机器人为研究的对象，着重研究割草机器人的草地识别、非接触避障、自动回归充电等方面的智能控制技术。本文首先简要的介绍了当前智能割草机器人的研究和应用现状，提出一种基于计算机视觉技术的割草机器人智能控制技术方案。草地识别技术在割草机器人控制领域的应用是其智能化水平的一大突破和创新。本课题利用割草机器人车载单目摄像头采集图像，结合图像颜色识别和边缘检测算法，并利用草地固有颜色和边缘像素的比例特性，根据统计分析理论实现草地识别的目的。接着又利用携带摄像头的特性，提出一种创新的基于SURF特征点跟踪的转向角度反馈，用于解决传统驱动电机开环控制和轮子易打滑的问题，结合角度反馈信息实现原地转向过程中的闭环控制。本文还设计了一套超声波避障硬件，结合草地识别和视野分割技术，提出了一种智能的非接触避障算法，该算法能够实现障碍靠近提前减速以及转向避开障碍物和非草区域。由于当前智能割草机器人都采用铺设边界线或者人工设置虚拟边界的方式，而本文利用草地识别技术能够实现无边界线工作，又利用图像模式识别技术设计充电座识别板和识别算法，设计智能的基于视觉的自动搜索方案——S型搜索，扇形搜索，扩散型搜索以及沿边界行走搜索的方式。用上述的方案在行走中捕获和跟踪目标，并且在接近充电座时，能根据图像算法获得其位置和角度信息，利用独特设计的姿态调整方式实现自动对接充电和待机停靠技术。本文依据课题研究的独特性，结合多项基于机器视觉、图像处理和智能控制算法和应用，并利用实验平台对于上述算法进行了大量实验和验证，在智能割草机器人控制应用领域具有一定价值。