仿生机器鱼是模拟大自然中鱼类游动的推进机理,结合机械、电子等学科设计的一种水下机器人。仿生机器鱼的路径规划是对其进行控制与协调研究的基础,在海底探测等很多方面有重要的应用价值。本文在介绍实验室使用的仿生机器鱼系统的基础上,着重对全局视觉子系统进行了研究,为机器鱼路径规划的研究做好铺垫,然后利用栅格法对机器鱼的运动环境进行建模。最后,分别利用Astar算法和遗传算法在仿生机器鱼实验平台上进行实际的实验。本文首先对仿生机器鱼的概念、分类、特点进行了介绍,对仿生机器鱼在国内外的发展研究状况进行了描述,简单介绍了路径规划的发展方向。然后,本文对仿生机器鱼全局视觉子系统的关键技术进行了研究。提出了基于HLS颜色系统的环境识别方法,设定了各个颜色的分割阈值之后,能够识别出仿生机器鱼及障碍物的位置等。第三,经过环境识别后,利用栅格法对机器鱼的运动环境进行建模,并在仿生机器鱼实验平台上对机器鱼可能的运动方向进行了讨论。第四,分别采用Astar算法和遗传算法对仿生机器鱼进行路径规划。在对这两种算法进行充分理解的基础上,介绍了算法的执行过程。然后利用Matlab和C++对算法进行仿真。此外我们还在仿生机器鱼实验平台上编写基于Astar算法和遗传算法的路径规划程序,并进行调试,得到了最终的实验结果。最后,对本文所进行的工作和结果进行了总结,并指出了需要进一步解决的问题和以后可能的研究工作。