路径规划是机器人导航系统中最重要的任务之一，全局路径规划是移动机器人研究领域的一个重要课题，对它的研究有重要的意义。 如何寻找到一条从起点到终点的无碰路径是本文的研究重点。在总结已有路径规划方法的基础上，参考路径规划技术研究的最新成果，作者进行了如下几项工作： 首先分析了利用神经网络实现机器人路径规划的基本思想和具体方案，在此基础上提出一种快速神经网络路径规划算法，设计了与本算法相适应的路径优化函数，模拟退火函数，并且进行了仿真实验验证和收敛性分析。 其次重点讨论了利用遗传算法实现机器人路径规划的基本思想，引入间断无障碍路径新概念，采用实数直接编码，遗传模拟退火算法，设计出在不同环境模型下的编码方案，选择策略，遗传算子和停止准则。并且进行了仿真实验验证和算法性能测试。本文对遗传算法进行了改进，克服了直接使用遗传算法进行路径规划的不足之处。 最后，本文对未知环境下机器人路径规划问题作了初步的探讨，对导航系统的结构、地图的创建和不确定信息的描述等问题进行了讨论。