本文从实际问题出发，针对巡检机器人中的最快行驶、安全避障、最优路径规划三个问题分别建立数学模型，设计了一整套运行方案：首先，为使巡检机器人能在无人控制的状态下完成巡检工作，会在巡检路线上设置若干检测点，以便机器人识别并校正行进路线。也就是说机器人的行进路线被这些点分成若干段，需要对机器人在每一小段上的行进方案进行设计。本文综合考虑了省时、节能两个重要因素，建立了巡检机器人行进模型，求得了不同距离间隔的检测点间机器人直道行进方案，并且化曲为直，将弯道等效成直道，同理求得了机器人的转弯方案。通过该行进模型，给出了一般情况下的两巡检点间直道距离S_i与巡检时间t、巡检功耗W的关系：其次，在巡检机器人能够按照设定独立巡检之后，安全避障问题能否解决直接关系到前一方案能否实行。由于巡检机器人无人控制，它只能依靠自身携带的激光传感器、声波传感器等保障行进的安全性。本文利用机器人携带的最普遍的激光传感器，为其建立了静止障碍检测模型和运动障碍检测模型，可以及时的计算出障碍物的位置、体积，并据此为巡检机器人的行进设计了合理的安全避障方案：1．对于静止在机器人直道行进路线上的障碍，使用直道静止绕障方案。2．对于静止在机器人弯道行进路线上的障碍，使用弯道静止绕障方案。3．对于在机器人直道行进路线上运动的障碍，使用直道运动绕障方案。4．对于在机器人弯道行进路线上运动的障碍，使用弯道运动避障方案。然后，本文对实际环境诸如天气、路况等可能出现的不同情况进行分析，以确保行进、避障方案的可行性。就此，巡检机器人已经可以在无人控制的状态下对设定的路线和检测点进行巡检。然而，对于较为复杂的巡检地图，还需要对其巡检路线进行规划。让巡检机器人走最短路径巡检所有检测点并回到初始位置，这应该是一个典型的货郎担问题。然而由于该巡检机器人的一个特殊性质——无法原地转身，但可以重复经过某节点，使该问题成为一个类货郎担问题，不能用常用方法解决。加之需要设计的复杂巡检地图有17个巡检点之多，更是加大了问题的难度。本文利用蒙特卡罗方法对巡检路线进行预测：首先根据上述行进、避障方案计算出各检测点间距，并使用启发式算法计算出当机器人面向特定方向时任意两检测点间的最短有向路径，然后随机搜索巡检路径并进行比较，选择最优巡检路径。最后，本文又对各模型的灵敏度进行了分析，保证了模型的稳定性。分析了本文中各方案的优缺点并提出了改进思路。