随着机器人技术的发展，机器人开始从传统的工业领域向服务领域渗透。目前，世界各主要发达国家都将服务机器人作为优先发展的重要技术。作为服务机器人的一个重要分支，家庭服务机器人主要帮助人们完成某些家务劳动，方便人们的生活。服务机器人能够自主移动的前提是具有路径规划能力，因此，路径规划一直都是移动机器人研究的关键技术之一。随着研究的进展，全局路径规划已经出现了众多的研究成果，但是依赖传感器模型的局部路径规划仍然有待突破。本文将路径规划技术作为研究的重点，并搭建了一个简易机器人作为硬件平台。在环境已知的前提下采用全局路径规划算法获得最优路径，针对未知的环境采用局部路径规划进行避障。本文首先介绍了国内外服务机器人的发展现状及趋势，对机器人研究涉及的关键技术进行了综述。然后针对路径规划涉及的三个问题（环境建模、定位、规划算法）分别进行了研究，其中研究的重点是规划算法。对于环境建模，本文给出了栅格法建模的步骤，并在硬件平台上进行了局部环境建模的研究。根据平台数据分析了超声波传感器的测量误差，通过仿真建立了障碍物模型，仿真结果表明此方法能够基本表示出障碍物位置。对于自主定位，本文采用航迹推算法。针对航迹推算法不适合长距离定位的缺陷，采用单目视觉对其校正。提出了通过单目视觉识别彩色路标进行定位的方法，分析了单目视觉定位原理，并在硬件平台上进行了定位实验，给出了摄像机参数的测量方法和具体定位步骤。对于全局路径规划，本文采用了遗传算法，介绍了遗传算法的基本原理，给出了具体的规划步骤。针对传统遗传算法搜索能力差，收敛速度慢的缺陷，将沿墙走策略加入到初始种群生成的过程，分析了变异概率对算法的影响，提出随进化代数减小的变异率。仿真结果表明该方法能有效的解决全局路径规划问题。对于局部路径规划，采用了实时规划能力较强的人工势场法。分析了人工势场法的缺陷，针对这些缺陷提出了改进方法。仿真结果表明该算法具有较好的规划能力。