随着机器人基础技术的快速发展,移动机器人自主化和智能化的水平日益增强,在军事、交通运输、物流仓储等领域得到广泛应用。面对强干扰环境下的移动机器人智能导航问题,多种导航方法被提出及应用,其中仿生偏振光导航相比与现有卫星、惯性导航方法等,具有无累计误差、精度高、抗干扰性强等优点,偏振光导航已被应用到室外移动机器人导航上,但目前缺乏路径规划功能。本文基于偏振光/双目视觉组合导航系统,融入智能规划算法,实现路径规划功能。先综述了主流路径规划算法,并选择A*算法,针对A*算法存在生成路径曲率非连续、搜索效率低等问题,对此提出一种改进A*算法和轨迹优化方法,并进行室外实验,实现了基于偏振光的移动机器人的智能导航应用。首先,设计了基于偏振光的智能导航系统,采用偏振光/双目视觉组合导航系统获取地图环境中机器人姿态、位置等信息,其中,使用BA（Bundle Adjustment）优化方法融合偏振光传感器和双目视觉采集的数据修正航向角,并采用光流矢量剔除误匹配点。随后介绍了A*路径规划算法,从启发函数和搜索邻域两方面对其改进,基于此改进算法提出一种梯度插补的轨迹优化方法用于平滑路径,并在不同地图下进行仿真验证。然后,搭建了用于智能导航的移动机器人实验平台,并给出整体方案设计,根据需求列举了处理器、传感器模块等主要硬件的选型。同时介绍了相关软件系统设计,基于ROS（Robot Operating System,ROS）操作系统构建导航功能包实现导航和控制决策,设计了连接机器人平台的通信方式及里程计更新方法,并介绍了整体的控制系统架构。最后,基于此实验平台进行仿真与室外路径规划实验。在不同的地图下进行改进前后A*算法的对比实验,仿真实验结果可得,本文提出的改进A*算法生成的路径中转折点个数平均减少48.9%,路径更加平滑,可减少机器人的启停及加减速次数,且路径长度更短,平均减小5.2%,极大增加了基于偏振光的移动机器人在复杂环境下智能导航的效率与稳定性;室外实际实验表明,本文改进方案基本满足偏振光机器人的导航需求。