近些年,在机器人领域由于单个机器人能力上的瓶颈,利用多个或多种机器人的研究越来越多,并被应用在目标搜索、救援、监视等领域。但由于无人机和地面机器人协作上的复杂性,利用无人机视觉进行地面机器人路径规划的研究还不多。现有研究主要集中在救援场景中,利用了无人机开阔的视野和移动上的优势来弥补地面机器人在环境信息获取能力上的不足,从而提高了在复杂环境下地面机器人的导航与任务执行能力。本文主要针对基于无人机视觉的地面机器人路径规划应用中一些相关问题进行了研究,主要有基于无人机视觉的环境模型建立方法和地面机器人的路径规划技术等内容。其中,又通过无人机是否实时获取环境信息来进行地面机器人的路径规划,将研究分为全局路径规划和局部路径规划方案。首先,研究了摄像机坐标系到地面坐标系的转换关系,使通过摄像机获取的环境信息可以转换到世界坐标系下;利用图像拼接得到全局地图及研究了障碍物的检测方法,并在当前实验环境中验证了方法的有效性。其次,研究了全局路径规划中的环境建模及路径规划算法,本文主要针对三种方法进行了详细的研究,即基于Voronoi图的路径规划算法、栅格环境下基于A*算法的路径规划和人工势场法,并分别给出了每种路径规划算法的仿真实验分析,验证了方法的有效性。最后,研究了局部路径规划方法,提出了一种结合滚动窗口法和A*算法的局部路径规划算法;在已知部分环境信息的场景下,提出一种有效利用已知环境信息的局部路径规划算法。