随着我国人口老龄化加剧以及出生率降低,未来老人会越来越多,青壮年会减少,社会人力成本会大大增加,这为服务器机器人提供了极为广阔的市场。而自主导航技术作为服务机器人的核心技术,则会受到越来越多的关注。本文主要研究室内场景下的移动机器人运动规划算法,分别设计了融合JPS和改进A*算法的路径规划算法以及基于Bezier曲线改进的最小跃度轨迹规划算法。本文在路径规划方面,针对传统A*算法在工厂场景较大的栅格地图路径规划时,遍历很多冗余的节点导致寻路算法内存消耗大、计算速度慢等问题,提出了一种融合JPS跳点算法与A*算法的改进策略。通过对不同尺寸栅格地图的路径规划分析与对比,验证了改进算法的优越性。仿真结果表明,本文提出的算法不仅能极大程度地加速A*算法,而且对于系统运行时消耗的内存也明显地降低。本文在轨迹规划方面,基于最小跃度算法,在前端路径规划生成的路径点的基础上,对局部的路径进行轨迹生成。最小跃度算法可以生成比较平滑的轨迹,但由于多段轨迹时间分配的问题,容易造成速度或加速度超调,在轨迹上表现为大幅度偏离路径点甚至造成打结的现象。针对这一问题,首先为了限制轨迹生成的形状,把空间走廊当作约束加入到二次规划问题中,那么解得的轨迹自然就在空间走廊内。但这也带来了计算量大和不方便施加全局的区域安全和动力学可行的约束的问题,最后采用Bezier曲线代替最小跃度轨迹规划算法中的五次多项式,利用Bezier曲线的特点可以彻底避免以上的问题并且减少计算量,提高轨迹规划的速度。本文搭建了基于激光雷达的室内自主导航机器人平台,并在室内环境下进行了大量的实验。实验结果表明,所提出的融合JPS和改进A*算法的路径规划以及Bezier曲线改进的最小跃度轨迹规划算法可以规划出平滑的、无碰撞的路径。不管是在静态环境下还是复杂的动态环境下,所设计的运动规划算法都达到了较好的效果。