在厂区、园区、社区等场景下,安防保卫工作不可或缺。使用安防机器人代替人力进行安防巡检,能够有效的应对人口老龄化环境下人力资源短缺问题。视觉导航作为安防机器人自主巡航的关键技术,具有成本低、信息丰富等优点,但目前存在道路识别实时性差、精度低以及轨迹跟踪精度差等问题,无法满足机器人自主巡航的要求。因此,需要开展安防机器人视觉道路识别以及轨迹跟踪控制研究,提高安防机器人执行任务过程中道路识别及轨迹跟踪能力,为安防机器人的应用提供理论基础。首先,从安防机器人功能需求出发,将机器人系统分为驱动控制子系统、应急处置子系统、通讯子系统、感知子系统以及主控子系统五个部分。对每个子系统进行分析设计,完成了安防机器人样机开发,针对其通讯子系统开发了一种微波-5G/4G自主切换的无线通讯系统。该样机为视觉道路识别及轨迹跟踪控制研究提供了验证平台。其次,对于当前安防机器人视觉道路识别存在的实时性差及道路边界识别不准确等问题,进行了道路识别算法改进。通过双目相机标定减少图像畸变,提高了输入图片质量。在计算量大、耗时多的立体匹配环节,采用GPU加速方案,提高了视差图计算的速度。为提高道路识别精度,提出了一种多线索融合的道路识别算法,在V视差图道路识别的基础上,进行灰度值自适应分割,最终得到准确的道路识别区域。对识别的道路边界进行间隔采样,并采用五次多项式进行道路拟合作为机器人参考轨迹。通过数据集仿真测试,与改进前的算法进行对比,验证了本文道路识别算法的准确性。随后,为使机器人能够沿参考轨迹稳定行驶,开展了机器人轨迹跟踪控制研究。建立了机器人运动学及动力学模型,采用系统辨识方法获取机器人模型的传递函数表达式,并对其进行了实验验证。采用双PID控制器进行纵向控制速度调节。提出了用于横向控制的自适应预瞄距离LQR控制算法,采用模糊控制的方法根据当前车速以及道路曲率生成预瞄距离。在MATLAB/Simulink中进行了轨迹跟踪仿真,验证了本文提出的轨迹跟踪算法的有效性。最后,通过开发安防机器人实验平台及软件环境,进行了基础性能实验,测试其运动性能、控制性能、通讯性能;并在室外真实场景下进行了安防机器人道路识别及轨迹跟踪实验。实验结果表明,本文提出的道路识别及轨迹跟踪算法能够实现精确识别和跟踪的效果,研发的安防机器人系统能够达到预期指标,满足安防机器人应用要求。本文依托山东省重大科技创新工程项目（2019JZZY010112）、山东省重点研发计划（2020JMRH0202）、山东省新旧动能转换重大产业攻关项目（2021-13）。