本文主要针对小型无人地面机动平台(SUGMP)的路径规划技术进行了深入地研究。研究内容包括小型无人机动平台的控制体系构成、已知环境信息下的全局路径规划解决方案、局部路径规划的模块设计以及机动平台的定位与综合控制等方面。首先，论文对小型无人地面机动平台的控制系统进行了总体规划与设计，确定了控制体系结构的总体方案；对SUGMP的路径规划方案进行了总体测评和研判，并对该方案中每一个功能模块的任务进行设计；对轮式差速转向机动平台的行驶性能进行了几何分析和建模，构建出小型无人地面机动平台的运动学模型。其次，对于在已知环境地图下的机动平台全局路径规划问题，本文采用蚁群算法与几何优化法相结合的策略来获得全局最优路径：一、利用环境-栅格地图的转换原理，并结合机动平台的越障性能，确立了环境地图-栅格地图的转换规则；二、基于对机动平台全局路径规划问题的研判，在分析蚁群算法原理的基础上，从蚁群信息素的更新设计入手，对蚁群算法进行了改进，设计出基于栅格地图的蚁群全局路径规划算法；三、从几何原理出发，对已规划出的路径，进行进一步的优化，缩短规划时间，获得全局最优解，最终建立了适用于机动平台全局路径规划的蚁群几何优化算法。仿真试验从最短路径和规划时间两个方面验证了该算法的实用性与可靠性，综合性能指标的测评结果显示，蚁群几何优化算法具有良好的综合性能。复次，针对局部路径规划需要解决的实际问题，本文设计了导航、避障和避碰-跟踪三个机动平台行为控制模块：导航模块用于安全无障碍环境下的平台控制，实现机动平台对全局规划路径的跟踪；避障模块是以二维激光雷达测距仪为环境传感器，通过设计避障规划算法，确定障碍物环境中的机动平台安全行进方向；避碰-跟踪模块主要以声纳传感器为基础进行前方避障与沿墙行走行为。仿真试验结果表明，三种控制算法都能够有效地控制机动平台实现相应的控制目的，从而使机动平台能够安全顺利地到达目的地。再次，本文利用kalman滤波方法，对GPS/ARHS组合定位系统采集的环境数据进行融合处理，获得机动平台的实时位置与姿态信息。通过对传感器信息突变问题的研究，提出新的理论判据，并应用强跟踪卡尔曼滤波算法来解决该问题。仿真试验表明，针对传感器误差造成的数据野值，强跟踪卡尔曼滤波算法能够很好地解决机动平台的位姿信息突变问题。对于机动平台的导航、避障和避碰-跟踪三种控制模块之间的协调问题，本文设计了含竞裁器节点的包容式仲裁控制系统。最后，从导航控制、避障控制以及导航与避障综合控制等三方面对路径规划方案进行了试验验证。试验结果表明，上述三种路径规划控制方案均可以有效地控制机动平台以最短路径进行自主行进，顺利完成路径规划任务。