月球车是我国月球探测二期工程中最重要的组成部分，运动规划则是月球车具备自主能力的根本保证，也是月球车实现自主控制的难点。本文以六轮独立驱动的摇臂式月球车为研究对象，在自主提取地形信息的前提下，给定起始点、目标点、以及某些运动学与动力学的约束条件，规划出月球车所要经过的路径站点序列，即找到一条从起始位置到目标位置的无碰撞路径，并通过自主避障控制达到月球车在真实环境下运行十几米或几分钟以上。 首先提出了基于自主行为控制的月球车运动规划结构。该结构是慎思与行为的混合范式，保证了月球车运动规划系统具有较强的鲁棒性和应激性，并且通过该结构的黑板体系，使月球车实现高效的管理与协作。基于自主行为控制的月球车运动规划结构主要分为全局路径规划，行为控制，驱动控制，轨迹跟踪等模块。 全局路径规划是基于环境的先验知识，规划出一条从起始点到目标点的最优路径，并将路径离散化为一系列站点，作为局部行为控制的目标点。其主要包括环境建模和路径搜索两部分。本文采用分级递归法对环境建模，解决了栅格法产生的数字化偏差、存储空间大及自由空间浪费等问题，为提高路径搜索速度奠定了基础。针对环境模型，设计了适用于静态环境的加权A木算法和适用于动态环境的改进型D<*>Lite算法。 行为控制是将相邻两个站点间的月球车运动规划任务分解为趋向目标、避障和沿障碍行走三个基本行为。它们是由下到上的优化过程，即首先满足地形、月球车传送性能及月球车驱动控制约束，然后满足月球车的安全约束及路径最优或次优条件，最后计算得到月球车驱动控制指令，即月球车体坐标系参考点的平动与转动速度。在月球车运动规划过程中，需要根据局部的环境信息选择相应的行为。设计状态自动机实现月球车的行为选择，并给出基本行为的激励条件。当多个基本行为同时被激发时，考虑各个基本行为所占的权重，进行行为融合。 最后在上述工作的基础上，进一步研究了月球车三维运动规划问题，提出了基于通行性的月球车三维运动规划方法。该方法首先对障碍物进行分类，分离出可越过的障碍物和完全不可越过的障碍物，并得到着色障碍分类图。然后计算着色障碍分类图中可越过障碍物区域的坡度值。根据障碍物的分类和坡度值，计算地形的通行性指数，作为月球车三维运动规划的评价指标。实验结果表明基于通行性的三维运动规划方法规划出的路径和月球车沿该路径行走的时间明显优于二维运动规划的结果。