高质量的规划路径是确保移动机器人完成既定任务的关键所在。本文在分析现有的路径规划方法的基础上，提出了基于双层递阶模糊系统的人工势场法进行多机器人的路径规划。同时，对单机器人路径规划和两个机器人路径规划分别进行了仿真和实验研究，在多机器人路径规划研究中提出了协调控制算法，并进行了仿真和实验验证。　　首先，对传统人工势场法的缺陷进行了详细的分析，针对容易出现局部极小点、障碍物前抖动、路径非最优等问题，提出了一种新的基于双层递阶模糊系统人工势场法的移动机器人路径规划方法。此方法通过一阶模糊系统来调整人工势场中斥力函数的斥力增益系数，以改进斥力函数，使斥力的大小实时随环境的改变而改变;通过二阶模糊系统来改变斥力的方向，进而改变合力信息，使用一种新的映射方法，将合力矢量映射为机器人的角速度和速度信息，保证机器人快速成功的到达目标点。　　其次，分别进行了单机器人路径规划研究和两个机器人路径规划避碰和协作运动研究。设计了一阶模糊系统和二阶模糊系统，对多机器人路径规划，提出基于运动优先级和速率调整相结合的协调运动算法协调控制机器人的运动。该方法首先给所有移动机器人规定不同的运动优先级，运动优先级最高的机器人执行避障动作，较低优先级的移动机器人在前者出现在其避障范围内时速率降低，之后向目标点运动。　　最后，对算提出的算法在多移动机器人系统平台上进行实验研究。基于动态环境下单移动机器人路径规划的研究成果，详细设计了动态环境下多移动机器人路径规划避碰和协作运动实验。对多机器人实验中可能出现的机器人之间的路径协调问题，使用了混合协调策略。在实验中，机器人根据所获得的信息数据，执行路径规划算法，最终验证了算法的有效性和实用性。