机器人路径规划是指在具有障碍物的环境中,机器人按照一定的评价标准规划出一条安全、无碰撞的最优路径,它是机器人技术的一个重要分支,是机器人执行任务的前提和基础。多机器人系统中多机器人协作完成任务具有单机器人无法比拟的优势。目前,大部分的路径规划研究仍集中于单机器人在静态环境中的规划问题,在动态及多机器人环境中的路径规划问题仍然是一个亟需值得深入研究的一个问题。本文旨在解决多机器人动态环境中的路径规划问题。分别研究了机器人的全局规划技术、单机器人及多机器人在具有动态障碍物环境中的避碰规划方法,提出了一种基于动态优先级规则、改进蚁群算法和滚动窗口双层规划的方法来解决多机器人的路径规划问题。主要工作如下:(1)通过对基本蚁群算法的分析,在基本蚁群算法的基础上对其做了改进使其能够更好适应机器人的全局路径规划。改进的内容包括自适应启发函数、状态选择策略以及信息素分配机制。设置了一种静态环境,对基本蚁群算法和改进的蚁群算法多次进行仿真实验,证明了所提算法性能的优越性。(2)针对动态环境中的机器人避障问题,提出滚动窗口和双层规划相结合的避碰方法,在第一层规划中利用全局规划的方法规划出静态环境中的全局路径,在第二层规划中,在滚动窗口中使用局部避碰方法进行局部避碰。制定了动态障碍物预测方法,避碰策略以及机器人紧急避碰策略,最后在仿真软件中仿真了单机器人的动态避碰过程,实验结果验证了所提算法的有效性。(3)针对多机器人系统中出现的路径冲突问题,提出一种动态优先级规则,该方法依据机器人剩余路径长度的不同动态设置不同的优先级。将动态优先级规则与滚动双层规划算法相结合并制定了障碍物预测方法、机器人避碰策略,最后设计了一种仿真实验环境,仿真实验结果证明了该方法的有效性。