本文以AS-R型移动机器人为控制对象，围绕轨迹跟踪控制问题展开理论和应用研究。 论文首先详细地介绍了模糊控制的基本原理，并构造了机器人轨迹跟踪的模糊控制系统，它不依赖于对象的精确的数学模型，能有效地克服被控对象存在的非线性和不确定性的影响。然后，介绍了一种基于BP算法的神经网络，将模糊控制与神经网络结合起来，利用神经网络模拟模糊推理，使得神经网络具有了模糊推理和归纳能力。由于神经网络具有自学习的能力，又使得模糊神经网络的推理归纳方式在实际的控制过程中可以不断地修正，同时由于模糊神经网络的结构具有明确的物理意义，使模糊神经网络的结构设计和权值的初始化非常容易，采用高斯基函数作为模糊隶属函数，构造了模糊高斯基函数神经网络。其后，采用了一种基于遗传算法的模糊神经网络控制方法，即利用遗传算法离线训练模糊神经网络，使网络参数达到近似全局最优。 最后，基于ASR自主轮式移动机器人，从编程上实现了非完整移动机器人运动控制系统，计算机仿真和平台实验结果验证了本文所设计轨迹跟踪控制律的有效性。