移动机器人的路径规划技术和避障技术作为移动机器人研究中的核心内容,一直以来都是业界学者的研究热点。尤其是近两年新型冠状病毒在全球范围内大规模蔓延的背景下,人们对能够代替医护人员进行非接触式工作的消毒机器人提出了更高的技术要求。路径平滑度低、规划时间长、计算资源消耗大等问题作为目前路径规划技术的一大痛点,使得机器人很难在环境中规划出一条安全且可靠的行驶路径。因此,本文基于ROS开发平台搭建的消毒器机器人为研究对象,开展基于算法融合的路径规划算法研究,主要研究内容如下:（1）搭建消毒机器人软硬件系统框架。硬件系统主要研究消毒机器人的两大模块:外部设备模块以及传感器模块。软件系统主要研究ROS系统架构、通讯机制并设计了图形用户交互界面,最后对ROS中维护的坐标关系进行了详细描述。（2）针对跳点搜索（Jump Point Search,JPS）全局路径规划算法存在预处理规则不安全、路径搜索时间长等问题,提出了改进的跳点搜索算法。改进算法将传统算法中的单向搜索改进为双向交替式进行跳点搜索,同时为了提高路径的平滑性,提出一种基于B样条曲线的优化方法对路径平滑度进行优化处理。实验结果表明,改进后JPS算法改进后JPS算法在其遍历节点数量上平均下降了73.93%,优化拐点数量上平均下降26.53%,验证了提出算法的可行性。（3）研究了消毒机器人的差速轮运动模型,提出采用最小线性二乘法对轮式里程计的内外参数进行标定。针对传统DWA（Dynamic Window Approach,DWA）算法存在前瞻性不足,易陷入U字型障碍、生成路径非全局最优路径等问题,提出一种改进启发式DWA算法。该算法与改进后的JPS算法提供的全局路径信息相融合,共同输出局部路径并实现实时规划和动态避障。（4）搭建消毒机器人样机并进行相关实验验证。实验结果表明:轮式里程计标定后的精度比标定前在X和Y方向上分别提高了51.93%和21.90%;同时在规划时间、路径长度上均有所改善。融合全局路径信息的DWA算法在面对U型障碍时能够及时避障,避免陷入局部最优情况,同时在对X和Y方向的全局路径拟合度上都提高了50%以上。使得消毒机器人能够更平稳的进行规划作业,其行驶路线也更加合理。