为实现安防巡逻机器人视觉区域高效覆盖,准确跟踪巡逻路径,提出了基于多层代价地图的机器人全覆盖视觉导航方法。通过图像预处理、检测障碍物边缘、提取障碍物特征点三个步骤构建机器人安防巡逻环境模型,将周边区域中活动行为看作人造引力场运动,运用逆势场法优化人工势场法的局部最优解问题,通过直线连接原始方位与全部切线点,计算机器人运行的安全路径;行人感知前提下组建个人空间与群组交互社会代价模型,运用A*算法在导航搜索图内实施启发式搜索,并根据路径长短、社会收敛代价计算真实社会代价,增强导航准确性。测试结果表明,所提方法可提高机器人多变环境适应能力,导航实时性强,精度较高。