如今对于移动机器人路径规划技术的研究不仅仅要完成基本的路径搜索任务，更需要提升移动机器人运动的高效性、安全性、智能性。当机器人的定位信息或环境先验信息无法全部掌握时，随着障碍物与目标点位置的更新，机器人也需要更新规划的路径，使机器人面临突发情况时更加从容。虽然该类型的局部路径规划可以让机器人更好的面对不确定情况，但频繁的路径重规划容易导致机器人的航向出现波动。A*算法自身启发函数容易处理，代价值计算简单，非常适合航向约束算法的路径规划研究。本文就A*算法进行路径重规划时引起航向波动影响机器人安全性的问题，改进提出了一种具有航向约束的路径规划算法，通过引入改进后的zhang-suen算法寻找满足航向约束的路径节点，从而解决机器人航向波动的问题，提高机器人的安全性。
　　本文的主要工作如下：
　　首先，确立了移动机器人路径规划的总体设计方案。以轮式机器人综合系统为研究对象，通过激光雷达传感器进行信息采集，并用栅格法对实际工作环境进行建模，建模过程包括机器人位置栅格化、障碍物膨胀、栅格信息编码等。在航向约束算法找到路径后用B样条曲线对路径进行简单的优化。
　　其次，针对A*算法在进行路径重规划时，只对路径长短选择而忽略机器人航向信息调整从而导致航向波动的问题。本文将图像处理领域的zhang-suen算法引入到基于栅格地图的机器人路径规划中，并对其进行一定的改进，使算法连入机器人的起点与目标点信息，利用zhang-suen算法的全局性搜索特点避免陷入可通行轨迹的局部最优问题，进而由通行骨架寻找满足航向约束的路径节点，并最终生成满足机器人航向约束的最优路径。
　　最后，在仿真软件webots上进行了具有航向约束的移动机器人仿真实验。为了检验航向约束算法的有效性，构建了简单与复杂2种工作环境供机器人实验验证。实验时记录机器人每次产生波动的航向角γ以及改进后的γ′，得出实验数据。由仿真数据的表明，具有航向约束的移动机器人进行路径重规划时，成功改变了航向角γ，解决了应用传统A*算法的移动机器人导致航向波动问题，提高了机器人的安全性。