移动机器人属于智能机器人,是集多种功能于一体的综合系统。随着社会需求的增加及人工智能技术的发展,移动机器人已经逐渐智能化和自主化,在服务业、制造业、军事、星际探测等领域的应用逐渐广泛。路径规划技术是机器人到达任务目标、完成任务内容的首要条件,是移动机器人实现自主运动的决定性因素,通过路径规划实现自主导航的移动机器人,是移动机器人未来发展的最高目标。多因素的综合作用使得移动机器人在曲面上的智能行走成为当今深入研究的重点课题。因现有移动机器人的成果主要集中在平面的运动策略上,而移动机器人在曲面行走在实际中变得越来越必要,所以本文提出移动机器人在曲面上路径规划的研究课题并以下几个方面展开研究。1.确定本文的研究目标及整体思路为:以移动机器人在曲面上的路径规划为研究对象,设计一种路径规划方法并进行跟踪,以实现移动机器人在曲面上的自主行驶。对实现移动机器人自主行走的关键技术之一—路径规划技术,提出了起终点方向优先搜索的改进A*算法,即以起终点之间的连线为优先搜索方向,通过当前节点搜索区域划分、根据起点与U型障碍物的关系判断起点起始方向、U型障碍物扩展3个原则,将A*算法的4邻域搜索优化为小于等于3邻域,减小搜索范围,提高搜索效率。2.通过将三维曲面的点离散化为二维平面上的点集合与三维空间点的距离集合完成三维曲面离散化建模,将起终点方向优先搜索与B样条平滑的A*全局路径规划方法拓展应用于三维曲面路径规划并建立模型,验证本文提出的拓展A*算法的可行性与优越性。3.以曲面方向导数为理论基础,推导出机器人整体线速度,对速度进行方向导数方向与正上方两个方向的分解,建立起了移动机器人曲面运动的运动学模型及时间离散化的系统。通过Matlab进行了模型可行性验证,验证结果验证了模型的可行性,为曲面运动机器人跟随A*算法所规划的全局路径提供了运动学模块支撑。4.建立移动机器人系统框架并将移动机器人曲面自主运动问题分解为自主避障及路径跟随问题,自主避障采用减少输入量,简化模型的模糊控制方法,自主避障与全局路径规划相结合,最终完成移动机器人在曲面上的自主行走的研究目标。