移动机器人是一个集多种功能于一体的综合系统。它涉及到机械工程、控制工程、信息科学、人工智能和计算机科学等学科。移动机器人路径规划是机器人研究领域的一个重要组成部分,也成为了研究热点。本文分别以单机器人和多机器人系统为研究对象,对路径规划方法进行了较深入地研究与探索,并在实验室进行了仿真实现。主要有如下几个方面:首先,简要介绍了机器人的发展历史和机器人研究热点。对国内外移动机器人路径规划的研究现状、研究方法、及关键技术等进行了系统的归纳和总结,分析了其各自优点和不足之处。并从全局和局部两方面介绍了几种传统的移动机器人路径规划方法,为本论文的研究工作奠定了重要的基础。其次,分别以单个机器人和多机器人系统为研究对象,建立了系统工作环境模型。依据现有的算法,适当地加以改进研究,提出了一些改进型路径规划算法。具体为:单个机器人系统中,以构型空间法建立环境模型,用蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)实现路径规划;多机器人系统中,给出了多机器人路径规划算法的判优准则:正确性、时空复杂度、并行性、可靠性、可扩展性等。在静态环境下,以栅格法进行工作空间环境建模,给定机器人之间的避碰处理规则,用改进遗传算法(Genetic Algorithm,GA)实现,给出了算法流程图。并且分别在计算机上进行仿真实现,实验结果有力地证明了算法的有效性,对未来在机器人研究特别是多机器人系统领域方面将有所帮助。最后对全文进行了总结并对移动机器人路径规划方法研究问题作出了展望。