随着近年来移动机器人在各种领域的应用日趋广泛,其重要性也越显突出。路径规划是移动机器人技术中重要内容之一,也是移动机器人智能化水平的重要指标。在作业环境中如何快速规划出最优路径一直是该领域的热议问题。本文主要研究已知环境中障碍物信息的移动机器人路径规划问题,考虑到机器人作业环境中障碍物特征的多样性,研究了两种不同的环境建模方法,并基于智能算法完成最短路径计算和优化。最后仿真验证了基于障碍物STL模型方法的可行性与有效性。首先,采用STL格式的三维模型表达方式对作业环境中障碍物进行简化描述。利用STL文件易于处理的优势,将障碍物模型投影到移动机器人工作平面获得投影轮廓;考虑机器人的有限高度,对障碍物STL模型进行分层切片处理,以便得到任意高度区间内的障碍物信息,进而投影获得区间内的最大投影轮廓边界,为作业环境建模及路径规划奠定了基础。其次,在进行环境建模之前,考虑到机器人的作业安全问题,将安全距离和机器人包络体的平面尺寸等效偏置到障碍物投影轮廓上。然后,利用可视图法进行基于偏置轮廓的机器人环境建模。选用改进的A*算法进行最短路径计算,利用遗传算法对最短路径进行平滑处理。在Matlab中对该方法进行了机器人路径规划仿真实验。再次,本文还研究了基于像素法的环境建模方法。将障碍物模型投影轮廓区域转换成像素矩阵,并进行二值灰度处理实现环境建模。考虑机器人包络体的平面尺寸,利用改进的A*算法进行路径规划。在所设计的GUI操作界面内完成了移动机器人路径规划实验。最后,借助VREP仿真系统平台,在三维环境中进行了移动机器人路径规划的仿真实验。设置形状各异的障碍物模型,通过上述分层及投影思想获得工作平面内的障碍物边界信息,设定不同的起点和终点进行路径规划仿真实验,验证了本文所提方法的可行性。