近年来,移动机器人发展迅速,其应用场景正在发生着变化,由以往仅在工厂中使用,到如今城市、乡村逐渐普及,移动机器人的工作环境不再仅仅是平坦的道路,也可能是乡村坑洼的小路。随着移动机器人使用次数的增加,其续航能力成为影响其应用前景的问题。传统的路径规划侧重于考虑最优距离而忽视了最优能耗的要求,如何同时考虑距离和能耗是路径规划中急需解决的问题。针对这个问题,论文以四轮移动机器人为主要研究对象,分析其在坑洼路面下的运动状态,建立同时考虑距离和能耗的评估函数,从而达到能耗最优基础上使得距离最小的目的。完成的主要工作有:针对移动机器人运动环境,分析速度与输出转矩之间的关系,根据机器人运动过程中速度、加速度与扭矩之间的关系,建立动力学模型;考虑机器人运动过程的耗能,根据电机的相关参数建立机器人的能耗模型,得到其角速度与能耗之间的关系。针对移动机器人距离最优路径规划问题,应用Informed RRTstar算法进行路径规划。在传统RRT算法基础上,Informed RRTstar算法将搜索范围缩小,降低搜索成本,解决传统RRT算法消耗成本大、搜索时间长的问题。通过MATLAB仿真分析,验证文中提出的Informed RRTstar算法能够有效降低距离成本。针对移动机器人路径规划中同时考虑距离和能耗时难以躲避障碍物的问题,应用改进A*和DWA融合算法进行路径规划。研究移动机器人在坑洼环境下的转弯运动过程,分析在运动过程中的耗能情况,采用改进A*算法进行同时考虑距离和能耗的路径规划;在此基础上,加入对障碍物的实时检测,利用改进A*和DWA融合算法进行路径规划使得机器人躲避障碍物;通过与采用改进A*算法的路径规划算法进行对比,验证文中提出的算法可以在具有避障能力下使得能耗成本最低的同时降低距离成本。