移动机器人是一个集多种功能于一体的综合系统，移动机器人路径规划是机器人研究领域的一个重要组成部分，也成为了研究热点。 论文以单机器人为研究对象，对路径规划方法进行了较深入地研究与探索，并在实验室进行了仿真实现。 主要有如下几个方面：首先，简要介绍了机器人的发展历史和机器人研究热点。对国内外移动机器人路径规划的研究现状、研究方法、及关键技术等进行了系统的规纳和总结，分析了其各自优点和不足之处。并从全局和局部两方面介绍了几种传统的移动机器人路径规划方法，为论文的研究工作奠定了重要的基础。其次，以单个机器人系统为研究对象，建立了系统工作环境模型。依据现有的算法，适当地加以改进研究，提出了改进型路径规划算法。具体为：单个机器人系统中，在静态环境下，以栅格法进行工作空间环境建模，用改进遗传算法(Genetic Algorithm，GA)实现，针对路径规划问题的特点，对算法的各个环节进行了细致的分析，包括地图环境的建立，染色体的表示和编码、初始种群的建立、适应度函数的设计，遗传操作算子的设计，算法参数的分析和选取。最后用VC++6.0编写仿真程序，分别在不同障碍物规模环境下进行仿真，对未来在机器人研究特别是多机器人系统领域方面将有所帮助。 最后仿真结果表明，随着栅格规模的不断扩大，该算法能够以明显的优势在各种复杂程度不同的环境里用更短的时间规划出一条近似最优的路径，证明了算法的有效性，并对移动机器人路径规划方法研究问题作出了展望。