目前机器人发展进入第三代——智能机器人时代,对机器人的研究也进入了一个日趋成熟的阶段,其中具有自主决策能力的移动机器人是机器人研究的一个热点。移动机器人研究的关键问题包括有:机器人结构、体系结构、路径规划、反馈镇定等,其中路径规划在移动机器人研究中尤为重要。移动机器人的路径规划方法主要是针对静态路径规划方法,动态路径规划研究还处于起步阶段。主要的动态路径规划方法主要包括有:人工势场法、遗传算法、神经网络等。本文在分析了目前动态路径规划方法优缺点的基础上,提出了一种基于量子粒子群算法的人工势场法的移动机器人动态路径规划方法。本文所做的工作主要有:基于人工势场法的数学模型,进行路径规划的仿真试验,分析仿真试验结果得出人工势场法存在的缺陷;针对动态环境,引入相对速度势场,对算法进行仿真试验,由仿真结果分析动态环境下势场法参数对于路径规划的影响作用;引入量子粒子群算法对势场法的参数进行优化,基于量子粒子群算法的人工势场法改进了传统势场法存在的缺陷,根据环境信息平衡势场参数的影响作用。通过仿真试验验证该算法在动态环境下有效;最后本文还针对此课题建立了基于MATLAB/GUI仿真实验平台,设计了人机交互界面。用户可根据自己所需要的环境信息变量改写程序内的回调函数,从而证明算法的有效性和通用性。