移动机器人路径规划是机器人研究领域的关键技术之一,也是该领域的研究热点。本文主要针对动态环境下的移动机器人路径规划及其相关问题进行了研究,旨在构建动态环境下提高移动机器人智能水平的路径规划方案,使移动机器人在运动过程中更好地适应环境变化,从而为移动机器人的进一步实用化奠定基础。本文主要工作如下:首先,对移动机器人路径规划的研究现状与研究方法进行了分析和归纳,介绍了移动机器人的硬件系统结构、运动控制流程、传感器系统等。其次,对传统人工势场法的势场函数进行了改进,采用改进后的人工势场法实现了移动机器人在动态环境中的路径规划,通过仿真结果验证了改进人工势场法的合理性。再次,在进化算法理论的基础上,确立了进化算法在路径规划中的应用流程,改进了进化算法中的代价函数。针对单一进化算法搜索的盲目性,结合人工势场法的优点,将人工势场用于引导进化算法,并将引导规划后的结果与单一进化算法规划时的结果进行比较,证明了该方法的优越性。最后,利用移动机器人平台进行了航位推测实验,并将传感器采集的数据应用于地图创建。将人工势场引导进化算法应用于移动机器人平台,指导移动机器人动态路径规划。