移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、运动控制与执行等多种功能于一体的综合系统。其研究涉及计算机视觉、模式识别、传感器及多传感器信息融合技术、人工智能、自动控制等诸多学科的理论和技术，集中体现了计算机技术和人工智能的最新成果，具有广泛的理论研究价值和应用价值。移动机器人学是机器人学的一个重要分支，其主要研究在复杂环境下机器人系统的实时控制和路径规划、导航问题。本文对迷宫机器人的设计制作及其路径规划与基于路标的导航进行了研究。主要内容及成果包括： ⑴设计了一种迷宫机器人的微机电控制系统，包括上位机和下位机。上位机包括DSP和与DSP相连接的CCD摄像头和无线发送模块，CCD摄像头采集迷宫的全局图像并通过视频解码器解码后传送给DSP，DSP对图像进行处理后通过无线发送模块将控制信息发送给下位机。下位机包括小车和设置在小车内的控制系统，小车的底部连接有车轮和步进电机，控制系统包括单片机无线接收模块，其接收来自于上位机无线发送模块发送的信息，对其进行解析后，通过步进电机驱动电路驱动步进电机带动机器人行走。 ⑵设计了一种优化数据结构的二叉堆A*算法，将其应用到自行设计的移动迷宫机器人物理平台，实现了迷宫机器人在静态环境下的路径寻优及通过实时路径修正模型实现机器人调整行走轨迹的过程，物理实验验证了算法的可靠性及实时性。本文还设计了搜索算法仿真平台，并在该平台下对几种搜索算法进行全面分析，评价其搜索思想及实际搜索效果。 ⑶提出了一种移动迷宫机器人的人工脑系统，其包括迷宫路标感知单元与行为决策单元。其中，感知单元基于ART1神经网络，用于识别迷宫导向路标；决策单元基于行为概率实现矩阵，并以强化学习更新行动策略。机器人所在迷宫的特征为每个路口设有导向路标，路标为含噪声的符号图像。在仿真实验中，令机器人在迷宫中随机行走，通过调节人工脑系统的试验参数，经过一段时间的自主探索学习过程机器人能最终穿越迷宫。