元胞自动机可以通过描述系统局部个体的简单行为以及相互之间的作用,来体现复杂系统的整体行为。本文主要对元胞自动机在移动机器人的路径规划和模块化自重构机器人的运动规划中的应用进行了探索和研究。首先,对元胞自动机原理进行了阐述,为元胞自动机在机器人中的应用提供理论前提。在此基础上对移动机器人及其周围环境建立元胞自动机模型,确定元胞自动机的演化规则。机器人所在环境完全已知时,元胞自动机根据制定的规则进行演化,使机器人搜索到最短路径,并与同样情况下遗传算法和人工势场法搜索得到的最短路径相比,仿真表明元胞自动机模型进行路径规划具有简单、快速、效率高的特点。在机器人周围环境部分已知的情况下,将元胞自动机与人工势场法相结合,对机器人进行路径规划,仿真表明两者结合后机器人能成功搜索到无碰路径。其次,对模块化自重构机器人建立元胞自动机模型。分析了在无障碍和有障碍情况下,如何建立元胞自动机规则,进行机器人运动规划。在有障碍物的情况下,又分别提出了机器人如何翻越比自身高的障碍物和比自身低的障碍物两种情况下的运动规划算法,仿真实验表明算法的可行性。最后,在分析了模块失效的几种情况后,设计了使模块化自重构机器人成功丢弃失效模块的运动规划算法,仿真实验表明该算法具有容错功能。