随着工程机械智能化水平的不断提高,对推土机的智能无人化技术也不断提出更高的要求。目前推土机的推土作业基本上还是人工操作,存在人工操作劳动强度大、推土作业自动化程度低、依靠驾驶员的驾驶经验等问题。因此,为了进一步实现推土机的智能无人化推土作业,最大程度地提高推土机的推土作业自动化程度,本文提出了基于机器视觉的推土机作业路径规划与轨迹控制系统研究。本论文综述了国内外推土机无人化技术研究现状、路径规划方法研究现状及机器视觉在该领域的应用,结合基于机器视觉的推土机优缺点和其推土作业工况,提出了基于机器视觉的推土机作业的研究思路和目标。首先,基于相机成像模型对试验相机进行标定试验,通过张正友标定法得到相机的内外参数矩阵,以此来作为机器视觉的理论基础。然后,对料堆图像预处理,其中包括图像灰度化和滤波处理,从而识别出推土机需要作业的范围、形状和大小;介绍边缘检测的五种方法,选择使用Canny算法检测出料堆的轮廓范围,为推土机作业路径规划奠定了基础。其次,完成了推土机作业路径的规划方法研究,分析确立了推土机的应用场景及其应用场景下所采取的路径方法,基于推土机推料的作业方法选择拓扑路径规划,在推土机作业应用场景中对拓扑规划的要素、目标、约束条件等进行了分析,创建了推土机作业路径规划的模型。最后,设计了基于机器视觉的履带式推土机模拟小车,建立了轨迹控制试验系统平台,在不同路径轨迹、不同作业速度条件下对推土机的轨迹控制进行了模拟试验。试验结果表明:路径引导线位置、控制系统调节参数、作业速度或机械惯性是推土机作业轨迹控制精度的主要因素,沿机器中间引导线、增大PID积分系数和减小作业速度能够提高基于视觉控制推土机的轨迹控制精度。在模拟试验条件下,在沿中间引导线、速度为0.36和0.54km/h的最大轨迹误差分别是0.708cm和0.992cm。研究结果为推土机及其他工程机械实现基于机器视觉的智能化和无人化提供了一定的技术参考。