移动机器人是涵盖信息处理技术、传感器技术、自动控制技术等多学科融合的复杂系统,可按照预先设定的模式,自主完成规定的操作或运动,可替代人工操作,在制造领域得到越来越广泛的应用和深入的推广。然而,随着移动机器人应用从结构化环境向非结构化环境的扩展,对环境的自适应感知能力的要求越来越高,尤其某些重载移动机器人在不同工况下始终不能稳定工作,相应自身的运动状态受到一定约束,不能按照预先设定的模式稳定行驶。为此本文针对重载移动机器人在工作受限的工况下,对移动机器人的运动控制展开相应研究。主要研究内容如下:（1）在分析移动机器人结构组成、轮式结构布局和运动方式基础上,建立了四轮布置对角线驱动的移动机器人轮式结构模型,并对该轮式结构下以直线、横向、斜向、原地转向以及转向等多种运动方式进进行分析,同时研究了移动机器人运动控制中的经典控制算法、新型控制算法和混合控制算法。（2）利用大地坐标系和机器人坐标系映射出机器人位置变化和姿态变化的关系,并通过位置变化和姿态角变化建立位置误差方程和姿态角误差方程,对移动机器人分别建立了直线运动的单轮动力学模型和转向的整体动力学模型。（3）通过建立基于传统指数趋近律的位置滑模误差方程和姿态角滑模误差方程,设计了传统指数趋近律的滑模控制器,并根据传统指数趋近律的抖震现象提出一种基于全局稳定指数趋近律,建立新型趋近律的位置滑模误差方程,设计出基于全局稳定指数趋近律的控制器。利用MATLAB 2015b的simulink功能建立移动机器人整体转向运动模型的两种控制器,对输入相同期望路径下不同初速度的路径跟踪状态进行了对比,对比结果表明基于全局稳定指数趋近律的控制器在运动趋近速率、姿态角变化幅度方面具有一定的优势。（4）通过泰勒公式对非线性的动力学方程进行线性化,然后利用有限差分法对线性系统进行离散化,并使用改进的新型指数趋近律对离散后的位置误差进行预滑模处理,在此基础上设计了模型预测控制器;最后通过carsim和simulink联合仿真模型,验证了相同路径、不同速度下模型预测控制器的有效性。