针对该文在复杂环境下多移动机器人路径规划算法研究的目的,作者采取理论和仿真实验相结合的研究方法,在多机器人控制结构设计、基于信心指数的规划算法研究、基于双向并行遗传算法的规划算法研究、动态规划法在多机器人路径规划中的应用研究、协商规划研究等若干关键问题进行了深入研究.具体地说,该文研究工作主要侧重以下几个方面:该文首先确定了移动机器人的控制结构,多机器人路径规划的研究与机器人控制结构有着密切的关系,不同的控制结构决定了路径规划算法的可行性和有效性.在对应激行为的研究中,该文分别对机器人对静态障碍物的应激避障和多机器人间的应激避障进行了研究.针对混合式机器人控制结构中的直接规划模块、地图规划模块、预测规划模块和协商规划模块,该文分别研究了多移动机器人在只有静态障碍物情况下、地图已知情况,以及只有动态障碍物环境下多机器人的路径规划问题.在基于并行双向遗传算法的多机器人路径规划研究中,研究了环境已知的情况下,机器人如何应用地图规划模块进行路径规划,提出一个针对性很强的"并行双向遗传算法".在对协商规划的研究中,该文讨论了协商规划层功能的定位,对协商内容、信息格式的设计以及通讯模块的设计,提出一套适于CAMRAC结构的通讯格式,使机器人间通讯量大大降低.