社会和科技的进步推动着现代农业的发展,以自主作业的智能农业机械替代传统人力已经成为趋势。因此,作为其核心技术的全覆盖路径规划技术也越来越重要。目前,机器人全覆盖路径规划仍然存在牺牲覆盖率获得最小能耗、算法计算时间长以及横穿已覆盖的区域等问题,无法很好地满足农机作业需求。因此,本文针对智能农机的作业区域特点与路径规划需求,开展了智能农机的环境建模以及全覆盖路径规划方法的设计与实验分析,主要内容如下所示:（1）设计了面向智能农机作业的环境建模方法与区域划分策略。通过分析比较常用的环境建模方法,选择并构建了基于单元分解法的环境建模方法,将智能农机视为一个质点,并在考虑安全系数的同时对环境与障碍物的边界进行处理,将安全距离叠加到环境边界和障碍物边缘,保证智能农机的安全性。针对复杂的环境,设计并实现了基于Morse分解的区域划分策略,通过对作业能耗的建模与优化分析,提出一种沿长边行走的往返式路径覆盖方式,实现局部子区域的全覆盖。（2）针对子区域间衔接问题,设计并实现了一种基于已知环境的区域衔接策略。在该策略中,结合贪心算法与曼哈顿距离公式建立了一种回溯机制,目的是在区域衔接过程中记录未覆盖子区域的顶点信息,并选择最佳回溯点。然后,设计了区域衔接路径规划算法。针对含有障碍物的作业环境,为了避免产生覆盖遗漏及二次横穿已遍历的区域,对农田已经种植的作物造成破坏,本文提出中间区域优先行走策略;为了避免在遍历行走到下一个区域的过程中横穿已经遍历的区域,本文提出沿边行走策略。通过本文提出的两个策略可以减少重复覆盖率,提升当前全覆盖路径规划方法的性能。最后对上述策略进行集成,构建了基于改进回溯法的智能农机全覆盖路径规划方法。（3）为了验证基于改进回溯法的全覆盖路径规划方法的有效性,设计了仿真实验,并完成了仿真实验分析。首先,在谷歌地图上选取长丰县与庐江县的农田作为实验对象。然后,基于高斯投影构建了环境坐标系,并按作业行走方向进行坐标系映射,为智能农机路径规划研究提供了合理的环境数学模型。最后将本文提出的算法与传统回溯法分别进行仿真实验并对其结果进行了比较与分析,仿真实验证明该算法具有更快的计算速度、更低的重复覆盖率以及减少横穿区域等优点,验证了本文提出的路径规划方法的有效性,节省了作业能耗与成本。本文的研究将为农业生产中的播种、耕整和收获等智能农机作业提供技术支持,提高智能农机作业质量和作业效率。