仿生机器鱼是一个新兴的研究领域,近些年来引起越来越多人的关注,该领域涉及到生物学和机器人学两门学科。因此,仿生机器鱼的路径规划研究成为当前一个重要的研究课题,仿生机器鱼的路径规划涉及到流体动力学、拓扑学和图像处理等学科。本文首先介绍仿生机器鱼控制平台,然后介绍仿生机器鱼的转弯、A星算法和B样条函数在仿生机器鱼路径规划中的应用。首先对仿生机器鱼进行分类,再介绍其各自的特征,然后介绍国内外在仿生机器鱼控制领域的最新研究成果。其次介绍仿生机器鱼控制平台的软件结构和硬件结构,并详细介绍仿生机器鱼控制平台的视觉控制子系统,该系统包括RGB颜色系统和HLS颜色系统。然后介绍影响仿生机器鱼转弯的关键因素,包括仿生机器鱼尾鳍摆动的频率和幅值、转弯半径、转弯时的角速度和线速度。此外提出了改进的A星算法,该算法与以前的算法相比可以减少时间和空间复杂度,并介绍了用尝试-倒退的方法来解决环境中存在凹形障碍物的情况时常常出现路径规划失败的问题。在静态环境中,提出根据一系列按次序排列的节点来规划出平滑路径的方法,该方法是通过引入B样条函数来实现的。最后,总结本文研究的工作,对后续工作做出展望。