避障和路径规划是机器人导航的两个基本问题，尤其在动态未知环境下，机器人避障能力的好坏往往是机器人路径规划成与否的体现。本文针对机器人避障与路径规划问题提出了相关的算法和智能方法，实现了机器人在未知环境下的导航。另外，机器人除了具备避障与路径规划功能外，远程监控系统也是机器人在未知环境下工作的研究热点。首先，本文对移动机器人的移动机构以及运动原理做了深入分析，利用公式推导搭建了机器人运动坐标系统，并且基于航迹推算法实现了机器人实时定位。其次，针对机器人在未知环境下有效避障问题，设计了基于PSD避障算法和基于声纳避障算法。这两种算法利用传感器感知环境信息，并对信息进行在线处理，完成避障。以ASR智能机器人为平台，验证了两种算法的可行性和与有效性。再次，针对移动机器人在未知环境下遇到的极小值问题，本文设计了一种新型的解死锁算法。该算法引入了机器人顺时钟运动、逆时钟运动以及逆趋向目标运动三种机制，成功解决极小值问题。考虑到模糊控制算法不需对环境建立精确数学模型的特点，本文设计了趋向目标模糊控制器和避障模糊控制器，并与机器人趋向目标行为、避障行为相结合，实现了机器人基于行为的路径规划。以ASR智能机器人为实验平台，验证了解死锁算法的有效性，实现机器人在未知环境下的安全导航。最后，针对机器人在未知环境下无法实现完全自主导航的问题，本文在基于避障与路径规划的基础上，做了一套机器人远程控制系统。该系统利用网络进行通信，实现了远程控制PC端对机器人端的实时监控，并且经过实验验证了该系统的可行性与稳定性。