近年来,人工智能技术引起了人们的高度重视,移动机器人领域逐渐成为当前世界各国研究的热点。移动机器人综合了计算机、自动控制、机构学、控制论等学科专业技术,成为人工智能发展活跃的领域之一。其中,路径规划与轨迹跟踪是移动机器人决策与控制中的核心技术,如何使移动机器人高效地规划出一条最优、安全的路径,同时实现精确的轨迹跟踪控制一直是一个具有挑战性的研究方向。首先,通过分析移动机器人环境建模方法,选择栅格建模法对空间环境进行建模。利用激光雷达和Clearpath ROS机器人建立了机械楼某房间真实环境下的地图模型,并在MATLAB中对所得地图进行处理,最终得到栅格地图模型。其次,对环境地图模型进行高密度化处理,探讨了A*算法路径规划的基本原理及搜索流程,通过对A*算法实施扩展邻域搜索策略,增加了每次搜索方向的数量;对由A*算法生成的路径进行曲线拟合处理,使得路径更加平滑、安全;分别从路径规划结果、长度、时间三个角度对传统A*算法与改进A*算法通过MATLAB软件进行了仿真实验对比分析,仿真结果表明改进A*算法具有更好的规划效果。然后,阐述了经典蚁群算法的基本原理,对影响蚁群算法性能的3个重要参数进行了深入探讨与分析,在MATLAB中仿真得出了参数值选择与算法性能之间的关系曲线;在最佳参数组合情况下,采用动态自适应调整策略对传统蚁群算法进行改进,实现了基于蚁群算法的高效路径规划。最后,建立了轮式移动机器人运动学模型和轨迹跟踪模型;探讨了模型预测控制算法的基本原理和特点,并且基于模型预测思想,采用了线性时变模型预测轨迹跟踪控制算法,利用MATLAB软件对两种不同路径开展轨迹跟踪仿真实验,结果表明所采用的控制算法可以快速且稳定地收敛于参考轨迹。