随着社会的发展和人口老龄化现象的日益严峻,以及人力成本的不断提高,人们对智能移动机器人的需求越来越迫切。运动规划作为实现移动机器人智能化的关键技术之一,受到了学术界和工业界的广泛关注。目前,在大多数运动规划问题研究中,移动机器人通常被假设为一个无约束质点,而相应的运动规划问题便转化成一个寻找从初始状态到目标状态的无碰状态序列问题。这种方法操作简单、易于求解,并且在工程实践中得到广泛应用。然而,事实上大多数轮式移动机器人都会受到非完整约束影响,从而导致机器人无法跟随任意轨迹进行运动,特别是在高速重载情况下,如果在运动规划中不考虑机器人非完整约束,很可能导致避障不及时和轨迹不可达。因此,为避免上述问题产生,并规划出服从机械系统自然运动规律的轨迹,有必要对系统的非完整约束加以考虑。本文以非完整约束移动机器人为对象,分析了非完整约束的产生机理以及对运动规划问题产生的影响,研究了机器人在静态环境和动态环境中的运动规划求解问题,主要研究内容如下:1.研究了差分式移动机器人(DDMR)的动力学建模方法。根据拉格朗日动力学方程建立了以车体质心为参考点的通用动力学模型,利用拉格朗日乘子为模型引入了非完整约束,对非完整系统在障碍物环境中的可控性问题进行了分析和证明,这给分析非完整系统的运动规划问题提供了理论基础。在运动规划中,以车体质心为参考点的模型相比后轮轴心为参考点的模型将占用更少的空间,相应地可以得到更大的自由空间,是一种更好的参考模型。2.提出一种多区间策略Chebyshev伪谱法的非完整约束移动机器人全局运动规划方法。该方法基于一种多区间策略,将时间区间分割为多个连续子区间,分别利用N阶Chebyshev正交多项式离散特定配点的状态变量和输入变量,非配点处通过插值近似化处理,这样将无限维运动规划问题离散为成有限维非线性规划问题,便于求解。相比单区间策略,多区间策略很大程度解决了障碍物附近配点分布较少导致的插值轨迹与障碍物发生干涉的问题。3.针对基于Net-MPC的多机协同运动规划问题,提出了一种改进非合作分布式网络模型预测控制方法(PB-NC-DMPC)。该方法基于一种新型优先级分配机制,通过对每个机器人当前的避障紧迫性进行量化,在线进行避障优先级分配,最终利用拓扑排序得到一个分层计算序列,有效解决了时变耦合关系的多机协同运动规划中存在的预测连续性问题和随机优先级分配方法可能存在的避障无解问题。4.提出了基于最优相对避障法(ORCA)的多机协同非完整约束运动规划算法。该算法通过ORCA法实时求取最优避障速度和离散安全区约束,利用模型预测控制器滚动处理约束得到系统最优输入值,解决了速度障碍空间无法处理非完整约束的问题。该方法不依赖通信,很适合处理大规模多机协同运动规划问题。本文深入研究了非完整约束对机器人运动规划的影响,对全局运动规划和多机协同非完整约束运动规划中的难点问题进行了分析,并根据已有理论和技术研究,对问题进行针对性的算法设计并求解,对促进机器人自主导航技术和理论发展起到了积极作用。