随着形式概念分析理论的不断发展,形式概念分析被广泛应用于关联分析,推荐系统,软件工程等领域。路径规划问题作为移动机器人技术的热点研究内容之一,学者们应用栅格法、A*算法、智群算法和深度学习等各种方法解决该问题。但是,将形式概念分析应用于路径规划问题的研究较少。本文提出一种基于形式概念分析的路径规划算法P-FCA,为了验证算法的有效性,设计实现一个形式概念分析应用实验平台,为基于形式概念分析的路径规划研究提供支撑。在该实验平台的基础上,完成P-FCA算法相关实验。本文主要工作包括:（1）提出一种基于形式概念分析的路径规划算法。通过将栅格地图转化为形式背景,以形式概念为基础构建方域,并将方域之间的位置关系映射为域概念格中的偏序关系。进而将原栅格地图上的路径规划问题,转化为在方域图中的路径搜索问题,从包含起点的方域开始广度优先搜索,逐步扩展,直至搜索到目标方域,从而得到方域路径和拐点路径。（2）实验平台需求分析与设计。为了实现实验平台包含的概念格完备性验证实验、形式概念构造对比实验、路径规划对比实验、路径规划可视化实验、自定义形式背景及地图,实验配置管理等功能,采用面向对象方法,在系统需求模型的基础上,将实验平台整体架构划分为UI界面层,控制层,业务逻辑层和数据层,进而将整个系统分为人机交互子系统,任务管理子系统,业务逻辑子系统和数据管理子系统,并对各个子系统内部相关类进行详细设计。（3）实验平台实现与应用。使用Python对前期设计结果进行实现,应用该实验平台到基于形式概念分析的路径规划研究中,将P-FCA算法与A*算法进行对比,实验结果表明了 P-FCA算法的有效性,P-FCA算法的拐点数量较A*算法显著减少。P-FCA算法为移动机器人路径规划问题提供了新方法。形式概念分析应用实验平台的实现为基于形式概念分析的路径规划相关研究提供了实验环境支撑,对促进形式概念分析和路径规划研究发展具有积极意义。