随着社会的发展，工业机器人产量逐年增加，但根据最新预测，到21世纪，家用机器人将成为机器人制造业的主力机种。工业机器人主要用于以工厂为代表的第二产业，而家用机器人则主要用于第三产业的服务业，在普通家庭中蕴藏着巨大的潜在市场。本文对家用移动机器人嵌入式智能规划系统进行了深入研究，在智能算法和硬件设计两方面取得了具有实际应用价值的结论，实现了家用移动机器人的自主行走、实时避障、自动寻找充电器充电、不重复走遍整个房间地面等功能。为了实现上述目标，本文采用了以下路径规划策略和控制算法。 工作环境的不确定性(例如室内物体摆放的位置不同)要求家用移动机器人具有对环境的自适应能力。遗传规划算法具有在事先不需要知道解的规模、类型和结构复杂性等情况下，解的属性可以根据问题的需要由求解过程来确定，而且基因编码长度动态可变，这些优点使得遗传规划算法特别适合用于家用移动机器人在未知环境下的路径规划。另外一方面，它的内核占用的空间少，易于用硬件实现。因此本文采用遗传规划算法来实现家用移动机器人的实时避障，采用交叉自律行走的模式实现路径不重复地走遍整个房间地面。 另外，为了实现移动机器人的实时避障功能，不仅要求硬件系统具有较强的数据处理能力，而且应该具有软件可移植性和硬件可扩展性。基于这些要求，本文采用了处理速度较快的可编程门阵列—FPGA来实现算法，采用16位单片机来实现对外围电路的控制、自动模式与人工控制模式的转换以及电机驱动等。并且该单片机具有强大的语音处理能力，可以很方便的进行语音识别，用语音来控制机器人的行为。 在详细阐述遗传规划算法在机器人自适应行为进化过程的基础上，本文讨论了该算法在FPGA上实现的几个亟待解决的重要问题，包括个体的寄存器存储方法、最优化随机数在硬件上的获得途径、交叉操作的实现、以及有效的内存管理方法等。 软件仿真和实验结果表明，利用上述方法实现的机器人具有较快的自适应进画的能力，能够首先沿着墙壁走一圈，然后交叉自律行走，能够自动避障，并且能通过遥控操作或语音识别进行自动行走模式和人工控制模式的转换，当检测到电压不足时，能够自动寻找充电器充电。