随着计算机科学、传感器技术的不断发展，移动机器人的研究也向着智能化和自主化的方向发展。地图的获取是机器人在环境中探索目标点的基础。当机器人面临在障碍物中找到一条无碰路径时，必须有自主导航的能力。因此机器人全局路径规划一直是机器人研究领域的研究热点。而全向机器人以其可操作性强，导航距离近，易于控制的特点被越来越多的研究者使用。本文针对于全向机器人的路径规划问题开展研究。在机器人路径规划问题上，主要分为环境建模、路径规划和轨迹跟踪三方面问题。本文首先使用Kinect这种经济实用的传感器来完成对机器人环境信息的获取，然后通过使用聚类算法DBSCAN和最小周长多边形拟合算法来得到几何化的环境地图。当机器人需要进行路径规划的时候，首先将获得的环境信息转化为机器人可读的地图信息，然后使用自由空间法对机器人运动环境构建。之后，采用一种A*算法和Bezier曲线结合的路径规划算法，得到一条平滑且无碰的运动路径。在基于全向机器人的特性下，利用其运动学模型和动力学模型，使用Bang-Bang控制方法对机器人运动的轨迹进行跟踪。最后，在仿真环境和实际环境中对采用的路径规划算法进行试验，试验表明该方法提高了机器人的导航效率。