移动机器人只有按照人类目标进行相应的位置移动才能实现价值，因此路径规划是机器人学的研究重点，是实现机器人智能化的关键。本文在分析移动机器人路径规划比较常用算法的基础上，针对A-Star算法和模糊控制算法的各自长处和不足，在栅格地图中采用两种算法的融合来设计路径规划控制器，在激光测距仪绘制的环境地图中完成了移动机器人路径规划的目标。本文主要工作如下：首先介绍了移动机器人路径规划的研究背景和发展情况，并对国内外关于路径规划的重点研究技术进行了归纳和总结，结合移动机器人路径规划常用算法的应用范围和应用目标，提出了本文的研究方向。然后详细分析了SICK公司的LMS200激光测距仪，结合论文的研究内容设定了数据传输率、分辨角度、安装定位高度、扫描范围等四个关键参数。阐述了移动机器人利用激光测距仪避障的方法，从理论上分析了移动机器人环境地图的构建，利用所提方法给出了相应仿真实验。其次着重分析和设计了A-Star算法路径规划器和模糊控制路径规划器，提出了二者融合的路径规划方案。给出了A-Star算法在栅格地图中路径规划的步骤，并编写了相应实验代码，在程序仿真中总结了A-Star算法的优点和缺点，提出了利用模糊控制器进一步完善A-Star算法的设想。介绍了模糊控制的理论、目标和目前的研究成果，设计了模糊控制路径规划器，并利用MATLAB进行了仿真。最后归纳验证了A-Star算法与模糊控制器相融合的路径规划方案，设计了仿真与物理实验。实验结果表明，所设计的路径规划方案可以很好的完成路径规划与避障任务，从而进一步验证了A-Star算法与模糊控制融合的机器人路径规划方案的有效性与可移植性。