随着科学技术的飞速发展和人民生活水平的提高,人们对移动机器人需求越来越大,应用范围也越来越广。不仅在航天、航空和军事等领域应用很广,而且在工业、农业、日常生活都应用到移动机器人,因此移动机器人的运动规划成为研究热点。移动机器人的运动规划是指自主规划出一条从初始点出发到到目标点的安全路径,实现机器人自主规划。本文主要针对移动机器人的运动规划研究包分为两部分:路径规划和轨迹规划。论文首先介绍研究背景和意义、国内外现状、路径规划研究方法和轨迹规划方法,简单介绍了论文的章节安排。然后,介绍了标准蜻蜓算法的的理论与模型,并针对算法中收敛精度低,迭代后期种群多样性差的缺点提出了三点改进:1)用二次函数结合贝塔分布产生的随机数对惯性权重改进,提高算法收敛精度;2)融入灰狼机制对位置向量的更新方式进行改进,灰狼机制有较好的局部搜索能力,可以提高算法的收敛精度和收敛速度;3)引入末位淘汰策略,淘汰适应度值较差的一些个体,同时引入新的个体,提高算法种群的多样性和跳出局部解的能力。通过13个基准函数仿真,验证改进后的蜻蜓算法性能。其次,研究基于蜻蜓算法的单机器人的全局路径规划和多机器的路径规划问题。利用二次坐标转换法建立环境模型,将改进蜻蜓算法中的个体维度依次对应环境模型的横坐标,各维度上的值对应相应的纵坐标,将路径规划问题转换为求各维度最优解的问题。针对多机器人路径规划问题,引入多种群蜻蜓算法,在此基础上融入协调机制,得到一种基于协调机制的多种群蜻蜓算法。通过仿真可知,该方法可用于解决多机器人路径规划问题,且改进后的算法所规划的路径更短,并基于实际环境进行移动机器人路径规划实验。最后,以路径规划后的结果为基础,在给定节点的条件下研究基于三阶贝塞函数的移动机器人轨迹规划方法。为生成满足初始点状态约束,目标点状态约束和运动学约束,本文提出用两个未知量确定一条三阶贝塞尔曲线;为满足机器人的转向能力,对轨迹的曲率进行约束;为满足移动机器人的运动安全,对执行速度进行约束。通过规划后的轨迹得到轨迹长度,从而可以得出轨迹执行的所需时间的区间,而后通过满足侧滑和侧翻的约束从时间的区间中获得可行的轨迹时间,最终获得每一点的速度,实现对每一点进行速度规划。并对轨迹搜索、门廊环境和U形环境进行仿真实验,验证方法的可行性。