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本文在移动机器人导航控制领域进行了有益的探索和实践,提出基于近似Voronoi图的环境建模方法、结合示例学习的移动机器人免疫进化路径规划方法、基于微分平坦的滚动时域H∞轨迹跟踪策略以及基于SVM的路径跟踪学习控制器设计方法,并给出了一种基于数据驱动方式的控制器自我优化策略.实验结果表明,各种方法能够适应未知环境要求并具有更好的性能.