随着城市绿化进程逐渐加快以及草坪业迅猛发展,每年城市草坪、高尔夫球场等公共绿地的修剪需要消耗大量的时间、资金和人力,因此研制出割草机器人,将劳动力从高重复、枯燥的割草作业中解放出来已成为社会发展的必然趋势。在割草机器人相关技术的研究中,路径规划是其研究的核心技术之一,而避障和全区域覆盖则是路径规划中的重要环节。　　 针对割草机器人全区域覆盖路径规划的问题,在首先通过分析几种典型环境建模方法的基础上,提出一种栅格法与拓扑图法相结合的策略,为割草机器人构建环境模型,该方法简单、有效,具备两者优点,特别适用于全区域覆盖路径规划。其次,对全区域覆盖路径规划问题进行详细的数学描述和性能指标分析,采用迂回式行走方式,结合遗传算法,在未知环境中寻找一条性能最优的路径,使机器人实现全区域覆盖。在割草机器人实现全区域覆盖的过程中,机器人既要高效、无遗漏、无重复地覆盖整个区域,又要避开草坪内的各种障碍物。针对割草机器人的避障问题,本文首先分析了几种常用的避障路径规划方法,由于传统的人工势场法存在局限性,使机器人易陷入局部极小,无法脱离障碍物顺利达到目标位置,因此本文提出了填平势场与模拟退火算法相结合的策略对此进行改进,并且从理论上说明改进算法的可行性与有效性。　　 为了验证改进算法的合理性及实用性,本文针对全区域覆盖路径规划问题和避障问题分别进行了仿真实验,从仿真结果可以看出,遗传算法不仅具备收敛性好、鲁棒性高的优点,而且全局搜索能力强,保证了机器人全区域覆盖的可能性和有效性,提高了路径规划的质量和效率;模拟退火算法不仅简单、直观、稳定、可靠、灵活,而且相对于其他算法计算量也小,能够满足割草机器人避障可行性的要求,改进后的算法不仅有效地克服了传统人工势场法中的局部极小问题,而且能够在一定程度上优化行走路径,降低路径的复杂度,对其他机器人的避障路径规划也具有指导意义。