随着机器人自主能力的不断提升,它们势必在火灾、地震、核电站等可以抽象为半结构化环境的危险灾害现场中自主执行更多的任务,从而需要具备一定的路径规划能力。然而机器人单次携带的能源受到电池容量及重量的限制,这甚至导致机器人在执行完成任务之后没有充足的能源应对突发状况。针对上述问题,本文通过建立机器人能耗模型,并基于改进的ARA*算法规划全局路径,对局部路径规划算法DWA算法评估函数的相关参数进行优化设计,在ROS导航系统框架下提出了一种半结构化环境下的低能耗路径规划方法,初步实现了机器人的低能耗路径规划。首先,依据机器人的实际应用场景,对机器人进行功能需求分析,完成了机器人总体设计方案。机器人总体设计方案包含机器人机械结构的设计方案和机器人控制系统的设计方案。其中在进行机械结构设计时,主要进行被动自适应机构设计;在进行控制系统设计时,着重进行了机器人控制系统的软件设计。其次,基于机器人控制系统,完成了半结构环境下的低能耗路径规划算法研究。在全局路径规划算法部分,基于机器人的机械结构建立机器人能耗模型,针对半结构化的环境选择ARA*算法,将能耗模型融入ARA*算法的评估函数,并针对现有ARA*算法存在的不足进行改进。在局部路径规划算法部分,对DWA算法评价函数的参数进行优化设计,得出适合半结构化环境的评估函数参数,从而提高机器人的导航效率。然后,在ROS平台下完成了对路径规划算法的仿真验证。通过在ROS的平台下建立样机的简化模型、确定仿真模型的TF坐标变换关系、获取实验场景的二维栅格地图之后,对基于改进的ARA*算法与机器人能耗模型的全局路径规划算法、基于参数优化设计的DWA算法的局部路径规划算法进行对比验证,并对仿真结果进行分析。最后,组建机器人样机,搭建实体测试场景,完成了相关实验与测试。在控制系统验证方面,对控制系统的各个模块进行测试,对机器人的信息采集传输能力进行验证。在算法实体测试部分,对机器人在半结构化环境下的低能耗路径规划算法进行机器人实体测试的对比验证,并对测试结果进行分析。