移动机器人平台和移动机械手系统的路径规划是机器人研究中的一个前沿的、关键的领域。本文针对移动平台和移动机械手,结合实验室设备的实际情况,各提出了一种新的路径规划方法,并进行了仿真实验,验证了所提方法的有效性。全文的主要内容如下:1.针对移动机器人平台,提出一种新的基于虚拟障碍物——人工势场法,并适合动态未知环境的在线路径规划方法。同时为了解决人工势场法固有的局部极小问题,提出一种新型的虚拟障碍物方法以逃逸局部极小点。大量的仿真实验结果表明,虚拟障碍物方法不仅良好地解决了人工势场法的局部极小问题,并且能间接地利用经过路径中的信息,在复杂环境的导航中起到了“路标”的作用。该方法还继承了人工势场法计算简单、实时性好、适用于动态环境的特点,整体性能达到令人满意的效果。2.针对移动机械手的协作规划问题,提出一种新的基于遗传算法并适合静态已知环境的离线路径规划方法。该方法充分利用遗传算法并行计算、不易陷入局部最优的优点,具备概率上寻找全局最优解的能力。仿真实验结果表明,该规划方法运算速度较快,在避开各种空间障碍物的同时,能找到一条到达目标点的符合目标函数的优化解。3.针对实验室现有的多机器人协作系统的任务,设计开发基于上述算法的移动机械手控制软件,并给出了在实际应用中如何利用声纳传感器进行障碍物检测的解决方案。