路径规划是移动机器人研究的关键技术之一，其主要任务是在机器人的运行环境中寻找一条从起点到目标点的无碰路径，使机器人沿着该路径运行至终点时指定的代价最小。本文以移动机器人AS-R为仿真研究对象，对移动机器人路径规划进行了研究。 本文首先详细介绍了全局路径规划和局部路径规划方法。以AS-R为研究对象，建立了两轮差速驱动机器人的运动学模型，在这基础上进行了机器人定位研究，并对该方法进行了实验验证，实际调试结果证明了这种定位方法的有效性。 研究了环境已知情况下的路径规划，提出了一种能有效克服局部极小值的改进人工势场法，仿真结果验证了该方法的有效性。 针对未知环境下的移动机器人路径规划，研究了基于模糊神经网络的路径规划方法，对环境信息进行了模糊处理，构建了模糊神经网络进行路径规划，仿真结果表明，该方法对环境具有较好的适应性。