月球车在复杂月表完成探测任务的一个关键问题就是路径的规划问题,它直接影响到月球车的能耗,时耗等相关性能。目前的路径规划大多只是从人工智能的角度研究自主漫游,很少考虑人的因素,本文针对我国自主研制的ST-3型摇臂—转向架式月球车,在人工智能路径规划的基础上,加入了人机协同的相关技术,对人工智能路径规划进行了优化。论文在新兴的人工智能路径规划算法——蚁群算法的基础上,针对月球车路径规划中的实际问题,对原有的规划方法进行了改进,提出了四种改进策略,给出了一种适用于月球车路径规划的方法,通过仿真实验,对算法的有效性进行了验证。通过此方法快速的规划出一条完全无碰撞的初选路径。论文在改进蚁群算法规获得的初选路径的基础上,加入三维地形的信息的提取和对ST-3型月球车进行越障时力学分析,进一步考虑月球车越障能力对路径规划的影响。通过仿真实验和实验室实验相结合的方法,对月球车的越障标准进行了认证。依据此标准,提出动态聚焦的方法,在局部区域对路径进行了修正,对于一些月球车可以越过的障碍物采用了越过的方式,最终确定出了一条有选择性越障的优化路径。最后,考虑到ST-3型月球车人工智能路径规划自身的局限性,论文建立了基于人机协同的路径规划机制,对人工智能规划出的路径进行了进一步的优化,将机器在数据处理上的优势和人类的经验导向结合为一,使月球车在行驶安全性的基础上更趋于快速和合理。在此基础上,本文提出了一种基于多属性TOPSIS理论的路经评估方法,对规划出的路径质量进行评估。实验结果证明论文提出的方案有效实用。