移动机器人技术是一项有着广阔应用前景的高新技术，从工业制造领域到军事侦察、核工业、航空航天、服务业、医疗器械、基因工程等诸多领域，移动机器人技术都大有发展空间。路径规划问题是移动机器人研究中一个最基本最关键的课题，它解决移动机器人如何在环境中行走的问题。路径规划在机器人研究中不是独立的，同时还涉及到机器人领域的其它方面，如机器人的感知、通信及协调协作机制等，所以它是一个综合性的研究课题。本文针对移动机器人路径规划问题展开研究，包括单机器人与多机器人的路径规划，并通过仿真验证证明了所提出理论及方法的有效性。论文主要研究成果如下： (1) 研究了路径规划所依赖的导航技术，对已有的路径规划方法进行了分类总结，为进一步研究机器人路径规划问题作了准备。 (2) 针对单机器人路径规划，在传统人工势场方法基础上，提出了两种改进的办法，解决了传统方法的若干缺陷，优化了路径。并针对人工势场法固有的局部极小问题，提出解决的办法。 (3) 针对单机器人路径规划，提出了基于模糊逻辑的路径规划方法，为机器人实时规划路径。并针对单层模糊控制器复杂度随着输入增加而呈现指数级增长的状况，提出了分层模糊控制结构，简化了多输入情况下模糊控制器设计的复杂度。 (4) 针对多机器人路径规划，提出了一种基于遗传算法的路径规划算法，该方法实现简单，可用于解决环境已知情况下的多机器人路径规划问题。 (5) 针对环境未知情况下的多机器人路径规划，提出了人工势场方法与多种冲突解决方案相结合的路径规划方法，解决了多机器人的实时路径规划问题。