路径规划是移动机器人研究的关键技术之一，其应用领域不仅限于机器人，还包括如智能汽车、无人驾驶载具、飞行器自主导航等。作为研究热点，针对不同的应用对象有很多路径规划方法被提出，这些方法能较好的解决相应研究对象的问题，但是应用于其他问题时往往表现不够理想。因此，提出通用性佳、适用范围广的路径规划方式已经成为相关领域内一个重要研究方向。　　 元胞自动机是一种时间、空间、状态都离散的非线性动力学模型，适合模拟复杂大系统的时空演化，其特点是通过单元的简单运行规则实现难以预知的全局复杂行为；蚁群优化算法是受到真实蚂蚁觅食过程的启发提出的一种新颖的元启发算法，经过不断的改进逐渐成为一套比较完善成熟的理论。目前智能计算发展趋势之一是将已有智能算法与其他一种或几种算法或工具结合，以达到提高求解问题效率和拓展适用领域广度。　　 按照智能算法结合的创新思路，本文的研究理念是采用元胞自动机模拟蚁群寻路行为来实现移动机器人路径规划。首先，通过深入分析研究蚁群算法，将其核心思想转换为适合元胞自动机演化的元胞规则，并通过一些改进措施使其更加适宜全局路径规划，基本建立元胞蚁群系统的模型。　　 其次，实现元胞蚁群系统的计算机仿真。在以仿真系统为载体，考察元胞蚁群系统理论的可行性、改进措施的有效性、参数设置的合理性、应用环境的适应性等问题。记录系统运行的状态解和数值解，并据此计算得到的性能评价指标，通过对比全面探讨元胞蚁群系统的效能。　　 最后，以AS-R机器人为应用载体完成元胞蚁群系统进行路径规划的实体实验，并根据现实交通中存在的一种环境改变情况，提出基于贝叶斯理论的元胞决策方法，希望实现移动机器人具备应对环境局部变化的智能决策能力，达到与元胞蚁群系统全局路径规划功能互补的作用。