移动机器人是机器人研究领域的重要方面，人们要求机器人能够在某些危险或人类不能到达的工作环境中成功的执行某些任务。在机器人研究中，路径规划是移动机器人研究领域的重要研究方向之一。 　　本文主要提出了一种新的移动机器人路径规划策略，运用改进势场法的同时融入模糊智能控制进行路径规划，并对移动机器人的底层控制进行研究。路径规划的策略：首先选择栅格法建立机器人工作地图，然后通过设计模糊控制策略来智能调整斥力场系数；其次运用启发算法，使机器人搜索周围环境信息值中的最小值，与当前位置信息值进行比较从而决策路径；最后机器人一旦陷入局部最小时，利用虚拟水流法来规划出移动机器人的路径。采用两轮差分驱动的三轮结构作为移动平台，应用PWM(Pulse Width Modulation简称PWM)技术对电机进行调节控制，使用超声波传感器对周围环境感知，用KeilμVision3软件进行编写控制程序并进行实验分析，对驱动系统、控制系统和感知模块进行调试，最终进行室内环境下的实验。 　　本文围绕局部未知环境下的路径规划问题展开研究，把势场法、栅格法同虚拟水流法融合在一起，在复杂环境下运用模糊控制来智能调整斥力场函数值，以弥补非线性环境下的不足，在Matlab中进行各种环境下的仿真，给出仿真结果，并与其它路径规划方法进行比较，证明了本算法的简单性和鲁棒性，并通过室内的自主避障实验验证其实用性。