机器人学是一个涵盖范围非常广的领域，移动机器人学被认为是其中的一个重要分支，是国际信息学科研究的热点问题。移动机器人物理位置不固定，其具有在其环境中移动的能力，可以是自主的，也可以依靠引导装置在相对受控的空间中导航。路径规划技术是智能化移动机器人领域的重要研究方向。随着科技的不断进步与发展，单方向移动机器人难以完成复杂的工作，而多方向移动机器人在工作效率上具有很强大的优势。因此成为广大学者研究的热点。移动机器人要完成特定的任务，需要从起始地点沿着规划好的轨迹移动到目标地点，涉及到对路径的跟踪。首先，移动机器人的工作环境复杂多样，为了能够使移动机器人在多种环境下工作，路径规划不可或缺；其次，由于不同的环境对移动机器人的要求不同，比如有的环境下要求机器人安全性第一，对速度要求不高，有的场合则对速度要求高，稳定性次之，因此如何在复杂多变的环境中以尽量小的偏差跟踪己经规划好的路径，并且能够躲避静态、动态的障碍，成为移动机器人研究的重要课题。
　　本论文主要研究面向环境的机器人自主规划方法，建立机器人认知与规划系统，提升机器人的任务认知和规划能力，研究机器人动态轨迹规划和导航方法，提升机器人导航的安全性和效率。
　　本文开展的工作为移动机器人最优轨路径的研究，其主要组织结构如下：
　　（1）介绍了对路径规划问题研究的背景及意义，剖析了当前移动机器人在国内及国际上的研究现状，并且对移动机器人下一步的发展方向做出了合理有效的分析。
　　（2）对移动机器人路径规划进行概述。详尽的介绍了目前应用于路径规划上的算法、路径规划分类方法，对路径规划发展趋势作了合理的分析。
　　（3）为势场蚁群算法在移动机器人路径规划上的应用。首先对基本蚁群算法进行概述，从蚁群算法基本原理到环境建模、目标函数建立、路径搜索机制。分析了蚁群相关参数对算法性能的影响并选择出合理的蚁群参数。
　　（4）从路径的局部重新规划、机器人建模、以及MPC跟踪器的设置等方面设计机器人路径跟踪方法。
　　（5）对前文所探索的方向进行概括，对以后进行的研究方向进行选择。