随着控制技术的发展,智能机器人已经成为自动控制领域内的一个研究热点。本文将机器人的视觉导航和控制问题作为研究对象,对控制系统搭建、目标道路信息的获取以及处理和识别过程进行了研究,并在此基础上运用有效的控制算法对机器人进行控制,使机器人能够准确快速地对道路进行跟踪。本文以32位STM32F103为核心,采用CCD摄像机,在对机器人功能分析的基础上,通过对核心电路、电源模块、串口模块、测速模块、循线模块以及电机驱动模块等的设计,完成了硬件系统的搭建。研究了利用μC/OS-Ⅱ操作系统搭建嵌入式系统。通过实时多任务的调度管理,解决了在传统单任务系统中存在的实时性差的问题,增强了机器人系统工作的可靠性。结合实际任务,叙述了μC/OS-Ⅱ在STM32F103上移植,及在μC/OS-Ⅱ下各任务的具体调度过程。研究了机器人视觉导航的算法,提出了一种非均匀采集和坐标变换的方法,实现了摄像机的标定,适用于特定的环境和稀少的计算资源。本文采用了一种渐进式动态阈值计算方法进行路径识别,经实验证明该方法的有效性,对环境中不均匀光线具有良好的适应能力。提出了机器人系统控制策略,建立了基于后轮差速、速度与舵机转角的运动模型,并对系统模型特性进行了分析。研究了基于PID控制和模糊控制的舵机控制方法,系统通过速度传感器获取当前速度信息,实现对后轮驱动电机的控制。实验结果证明了文中提出方案的有效性和先进性。