随着公共服务、仓储物流、探险救援、医疗护理等行业的发展,自主导航移动机器人正面临着巨大的应用需求。应用环境的复杂化对移动机器人导航技术提出了更高的要求,路径规划技术是移动机器人导航的关键技术之一。路径规划涉及避障、最优化和地图构建等问题,同时对实时性和鲁棒性要求较高。目前仍不存在单一的路径规划方法能同时解决上述问题,因此,对路径规划的研究具有理论和现实的意义。本文将Pioneer3-DX移动机器人作为研究对象,对室内移动机器人的路径规划方法进行研究,提出解决路径规划问题的新方法。按照移动机器人对环境信息的掌握情况,路径规划方法可分为全局路径规划法和局部路径规划法。A-star算法是一种启发式的全局路径规划算法,本文结合Pioneer3-DX移动机器人的两轮独立驱动特性,针对该算法的缺陷对其栅格地图、启发函数、搜索策略、估价函数和路径转折点进行优化,提高路径规划的避障性能、时效性和安全性;人工势场法是一种局部路径规划算法,本文对该算法的目标不可达、局部极小点和全局最优性差等问题进行了分析,通过改进FIRAS函数、势场填平法和逻辑重搜索法,提高路径规划的时效性和鲁棒性;由于单一路径规划算法不能满足复杂环境的需求,本文提出了提出基于改进A-star算法和改进APF算法的混合路径规划方法,提高路径规划的全局最优性、局部避障能力和鲁棒性。本文通过仿真和搭建的Pioneer3-DX移动机器人平台实验,验证了文中提出的新路径规划方法是可行、有效的。