随着社会的进步和科技的发展,机器人的应用更加广泛,具有自主决策能力的移动机器人是机器人研究的一个重点,其关键问题包括:机器人结构、体系结构、路径规划等。本文对趋于目标的全局静态路径规划和躲避障碍物的局部动态路径规划进行了分析,对人工势场法进行不同改进求解对应路径规划问题,并采取相应方法避免六种碰撞问题,并通过概率模糊系统减小真实环境中产生的测距误差。主要工作如下:(1)针对传统及改进的人工势场法均存在狭窄路径徘徊问题,提出了改进人工势场法与Morphin算法相融合的静态路径规划方法。在改进人工势场法求解机器人静态路径规划过程中,当遇到狭窄路径问题时,则使用Morphin算法规划出n条备选路径,再通过评估函数确定最优路径。仿真结果表明,所提出的融合方法能够很好地解决狭窄路径问题,获得最优路径。(2)在未知动态障碍物存在且目标点也是移动的环境下,采用人工势场法求解动态路径过程时,斥力影响半径往往会大于障碍物的半径。因此,动态障碍物与机器人发生非迎面碰撞,则采用完全等待策略和非完全等待策略;当动态障碍物与机器人发生迎面碰撞时,则使用Morphin算法。仿真结果表明,本文提出的改进策略在规划步数上更优。(3)机器人在静态和未知动态障碍物均存在的复杂环境中,引入滚动窗口理论,预测未知动态障碍物与机器人是否会发生碰撞;并归纳出六种典型的碰撞情况,从而针对不同碰撞采取相应的避障方法。仿真结果表明,该方法可以较好地提高避障效率。(4)针对在实际环境中产生的测距误差,采用概率模糊系统,对距离测量的实际值(输入值)模糊化,并在输入值与实际距离的估计与期望(输出值)之间建立映射关系,通过解模糊得出输出值,从而减小测距误差。仿真结果表明,概率模糊系统提高了在真实环境中使用改进人工势场法进行避障的精确度。