路径规划是智能体能够自主完成任务的基本保证,一直以来都是智能体导航技术和研究领域的热点和难点。由于传统的路径规划方法任务模式单一,无法满足含有时序性、循环性等复杂的任务需求,而线性时序逻辑语言与自然语言高度相似,具有极其丰富的表达智能体行为的能力,能够描述实际应用中各种大型复杂任务需求。因此,在有限确定性系统中研究可以满足不同复杂任务需求的线性时序逻辑约束下的智能体路径规划方法具有十分重要的应用价值和理论意义。论文的主要研究内容概括如下:(1)为实现医院药品配送智能体的多点巡回功能,根据医院内部药品配送环节的实际应用需求,提出了线性时序逻辑约束下的最优巡回路径规划方法。(2)针对高校内无人驾驶校园观光车(智能体)的高峰期定点运营、点对点行驶问题,提出了改进的线性时序逻辑约束下的最优巡回路径规划方法,去除了一些不必要的路径搜索环节,降低了一定的算法计算复杂度。(3)针对包含严格时序性、避障性等复杂任务需求,提出了一种线性时序逻辑语言约束下的全局最优路径规划方法以实现智能体的全局路径规划,保证智能体在复杂环境中实现安全避障并按照严格时序性完成多点访问的任务。(4)针对有限确定性系统中依赖于时变参数(动态)的智能体路径优化问题,提出了一个满足加权确定性切换系统和完整线性时序逻辑规范双重属性的滚动时域控制策略。控制目标是在满足高级线性时序逻辑任务规范的同时最大化地收集与系统状态相关联的局部时变报酬。并通过加入地势影响因子,引入了一个更综合的成本函数。同时,通过在优化问题中强制执行某些终端约束,对有限时域内的成本函数进行迭代重新规划和优化,确保了所生成无限轨迹的正确性,以及在每个离散时刻解决优化问题的递归可行性。本文分别针对上述方法做了MATLAB仿真实验,仿真实验结果验证了文中提出方法的可行性和有效性。