近年来,随着科技的进步和机器人相关学科的快速发展,移动机器人技术逐渐成为研究热点,而室内服务机器人作为移动机器人研究领域的热点之一,相应的路径规划问题也随之成为研究者们的研究对象。本文在现有移动机器人路径规划算法的基础上,对室内环境下移动机器人路径规划做出了以下几个方面的研究：首先,分析了启发式路径规划算法D·算法的基本原理。针对D#算法搜索空间大的缺陷,引入抽象分层的思想,将机器人的工作环境结构化为多个层次,并为各层次中的子地图设置关键节点,缩小D#算法的搜索空间；利用Voronoi图理论离线生成各关键节点之间的先验安全路径,提高关键节点间路径规划的效率。其次,考虑到D#算法是一种长度优先算法,算法搜索到的优化路径存在小范围内多次转角的问题,降低了优化路径的平滑度；而优化路径性能的高低又直接取决于算法的代价估计函数。因此,本文利用对角线函数对代价估计函数中的启发函数进行改进,并在基本项中增加方向偏移代价。仿真实验证明,利用改进后D#算法规划出优化路径的平滑度得到明显提高。最后,对动态环境下的路径规划问题进行分析,利用二次路径规划的方法避免与动态障碍物发生碰撞,其路径规划的效率较低,对此,本文提出了一种动态环境下的局部路径规划算法。算法借鉴滚动窗口的原理,对位于当前滚动窗口内的动态障碍物的运动轨迹进行预测,并判断其是否会与移动机器人发生碰撞。对于运动轨迹不确定的动态障碍物,利用卡尔曼滤波算法对其进行较为准确的预测,并根据不同的碰撞情况,采取不同的碰撞避免措施指导移动机器人前进。仿真实验证明,本文提出的局部路径规划方法能够较好地适应动态环境下移动机器人的路径规划,有效地避免移动机器人与动态障碍物发生碰撞。