近年来，随着经济和社会的发展，人类对地球高强度开发所导致的负面危害也日益凸显，各种自然灾害和与人为事故给世界各国带来了巨大损失。灾难发生后，第一时间进入救援现场展开救援是最大程度降低损失的最关键因素。受到自身生理条件限制，在某些场合救援人员不能很快进入灾难现场，因此开发应用于灾难以及危险区域搜索的机器人就显得至关重要。从上个世纪末开始，各国科学家已经着手研究灾难搜索机器人，并研制出了机器人样机，在一些灾难事故中进行了应用。但受到技术条件等多方面限制，到目前为止，搜索机器人仍有许多不足，成功应用的案例几乎没有。在上述背景下，本文对一种多节履带式搜索机器人地面作用力学模型、运动轨迹控制方法、自动越障规划、定位与地图构建、路径规划等一些运动规划关键技术进行研究，以期在科学性和功能性上推动灾难搜索机器人的研究进展。　　由于多节履带式机器人是一种非完整约束的移动机器人，采用增加虚拟构件并结合D-H参数的方法建立机器人的平面运动学模型，并对相应的速度雅克比矩阵进行求解。在履带与地面作用计算力学基础上，建立单节履带与地面作用模型。然后在考虑铰接关节作用力的情况下，建立多节履带式机器人的平面动力学方程。　　以机器人平面运动学为基础，提出一种基于李雅普诺夫函数的运动轨迹控制方法。针对机器人运动中的滑移参数不确定问题，提出一种基于滑模观测器的滑移率和滑移角估计方法，并将非支配分类粒子群方法用于滑模观测器的增益优化，提高估计精度。通过圆轨迹跟踪的仿真实验与半圆轨迹跟踪的实验证明方法的有效性。　　依据 MTSR-HIT机器人结构，建立其翻越垂直障碍的运动学模型，并对其越障能力进行分析。同时设计一种基于嵌套人工鱼群算法的机器人自动双节越障规划方法，使得机器人能够根据垂直障碍物的高度解算出每一步骤中相应的关节角度值，使之满足整个过程中所有关节角度值的变化量最小这一能量消耗最优指标。此外，又利用弗格森样条对各关节角度进行轨迹平滑，并通过实验进行验证。　　针对灾难后环境的不确定性，提出一种基于多超声波传感器的地图构建方法。首先建立单个超声波传感器的三区域栅格模型，然后对需要融合的证据进行近似处理，再利用D-S证据理论（Dempster-Shafter evidence theory）进行融合，消除反直觉现象，从而实现对未知环境的地图构建。为了准确获取机器人的位置信息，提出一种基于改进粒子滤波器的移动机器人同步定位与地图构建(SLAM，Simultaneous Localization And Mapping)方法，通过人工鱼群算法对机器人的位置进行二次更新，并利用定向重采样的思想解决粒子退化问题，提高定位与地图构建的精度。　　为了使机器人快速进入目标区域，提出一种基于改进遗传算法的全局路径规划方法，利用位置信息负反馈的思想改进遗传算法中种群初始化的方法，并自适应地调整交叉和变异概率，从而提高算法的效率，获得全局最优路径。然后，根据检测到的障碍物栅格变化情况，在全局路径规划的基础上设计一种局部路径规划方法，以建立的MTSR-HIT机器人实验平台为基础，在实验室环境中进行搜索实验研究，对机器人同步定位与地图构建以及全局和局部路径规划方法进行验证，为多节履带式搜索机器人的自主导航提供保障。