随着社会和技术的快速发展,机器人技术的使用越来越广泛。移动机器人作为机器人大家庭的一个重要分支,在协助人类完成任务的过程中扮演着不可或缺的重要角色。因此,研究移动机器人如何更有效的帮助人类完成工作是非常有意义的工作。路径规划技术作为移动机器人最重要研究方向之一,自出现以来便是研究的热点和难点,路径规划算法的优劣会直接影响到机器人工作的时间和效率,因此一个好的路径规划算法尤为重要。由于ROS系统具有开源性、实时性、代码重复利用率高等特点,所以本文在ROS平台下进行了机器人的路径规划算法,具有一定的理论和实际意义。本文主要对路径规划算法包括对全局路径规划算法和局部路径规划算法进行了研究。在全局路径规划中首先对经典的路径规划算法Dijkstra算法和A*算法进行了研究,然后对A*算法中存在的启发函数问题、搜索策略问题和路径转折点等存在的问题提出了改进:其中针对启发函数问题提引入了一个惩罚函数,改进了启发函数和估价函数;针对搜索策略问题进行了搜索策略调整,避免搜索过程中机器人碰到障碍物的危险情况,针对路径转折点存在的问题提出了平滑处理,并进行了 MATLAB仿真实验;在局部路径规划中对DWA算法的避障效果进行研究并进行了 MATLAB仿真实验。最后通过学习搭建了 ROS平台并在ROS平台中进行了建立机器人模型并利用模型进行一些运动和键盘控制实验,然后对路径规划所在的导航框架进行了配置并利用移动机器人进行路径规划实验。实验结果表明,改进后的A*全局路径规划算法在搜索时间变短、冗余节点减少、搜索路径安全性增加,并且路径转折点的平滑性等性能上有了较大提高;局部路径规划所使用的DWA算法在局部路径规划中也有比较好的避障效果,并且在ROS平台下的路径规划实验取得了比较满意的结果,验证了算法的可行性和有效性。