论文以非结构环境特征下割草机器人的视觉导航为研究对象,深入分析了视觉导航的国内外研究现状,对存在关键问题做出说明；针对割草机器人在草地上工作时的三种导航状态,描绘视觉导航系统输入输出的数值化模型,明确割草机器人视觉导航系统构成,将机器人运动命令的误差率作为最终技术指标；在割草导航状态下,基于统计特征方法,以图像匹配方法为补充,识别草坪上绿草颜色特征和形状特征,实现机器人割草导航状态的控制；在边界导航状态下,利用canny算子边缘检测算法的优点,结合基于统计特征的方法,进行割草机器人的边界导航；在基站导航状态下,根据基站导航板的形状特征提出了基于中心线形位的方法,弥补了基于统计特征方法可能造成的错误,在两种算法共同判断下提高割草机器人运动的准确率；最后论文通过对提出的各种算法进行编程,得到割草导航、边界导航和基站导航状态下图像处理结果,并对割草机器人视觉导航系统进行大量实验,验证了算法的有效性、可行性和可靠性。