随着人工智能与计算机技术的迅速发展,机器人技术也得到相应提升,其中对移动机器人的研究也更加深入。路径规划是移动机器人领域的重要研究内容。本文对移动机器人路径规划方法中的全局静态路径规划算法、局部静态路径规划算法和动态路径规划算法进行分析和研究,并在MATLAB仿真平台上进行仿真实验。最后,以Pioneer3-AT机器人为实验平台,对全局静态路径规划算法进行实物验证。本文的研究内容主要分为以下几个部分:(1)提出一种改进的BUG算法。在利用经典BUG算法进行路径规划时,当环境中障碍物的形状不规则时,其产生的路径可以存在冗余。针对这一缺点,改进的BUG算法在移动机器人越过障碍物边界的时候,以该点作为新的起点,重新规划移动机器人的路径。这种方法有效减少了移动机器人不必要的行走路径,提高了路径规划的效率。(2)提出一种基于局部极小点的改进人工势场法。由于采用传统人工势场法进行路径规划时,容易出现局部极小点情况,本文在已改进的斥力场函数的基础上,通过扇区划分的方法添加虚拟障碍物。在目标点离障碍物很近或者环境中存在凹形障碍物时,改进的人工势场法都能使移动机器人顺利逃脱局部极小点,从而达到目标点。(3)提出一种改进的动态人工势场法。由于移动机器人所处环境不可能一直保持不变,针对环境中存在动态障碍物或者目标点的几种情况,将移动机器人与目标点的相对速度考虑到引力势场函数中,将移动机器人与障碍物的相对速度考虑到斥力势场函数。改进的动态人工势场法有效地使移动机器人躲避环境中的动静态障碍物,顺利跟踪上目标点。(4)Pioneer3-AT机器人物理平台实验。在Mapper3软件上画出三种模拟情景,在Pioneer3-AT机器人平台上对改进的BUG算法进行物理实验,验证该算法在实物平台上的可行性。