随着海洋地位的大大提高,海洋探测与开发不断深入发展。由于海洋环境的复杂性,自主式水下机器人的研究与开发便成了自然。自主导航能力是自主水下机器人的关键,而路径规划技术是机器人自主导航系统中最重要的环节。路径规划水平的高低,在一定程度上标志着机器人自主水平的高低。本文在总结已有路径规划方法的基础上,参考路径规划技术研究的最新成果,对自主水下机器人的路径规划技术进行了研究。首先,对移动机器人路径规划的定义、分类和主要的规划方法进行了简要介绍。路径规划是指在有障碍物的工作环境中,移动机器人按照一定的性能评价标准,寻找一条从起点到终点的无碰路径。根据对环境信息的了解情况可分为两类路径规划问题:一类是环境信息己知的全局路径规划,另一类是环境信息未知的局部路径规划。常用的路径规划方法有栅格法,可视图法,人工势场法以及遗传算法,蚁群算法等人工智能方法。其次,对人工势场局部路径规划算法进行了详细描述,分析了传统人工势场法的固有缺陷,并针对这些问题给出一种改进的人工势场法。考虑到海洋环境下海流对自主机器人的影响作用,将海流作用力引入人工势场。将改进方法运用于自行研制的水下机器人进行实验,实验结果证明了改进算法的实时性和有效性。然后,分析了将人工势场和蚁群算法相结合的机器人路径规划算法。介绍了蚁群算法的基本原理和具体方案,在此基础上提出一种将人工势场局部路径规划和蚁群算法全局路径规划相结合的路径规划算法,并且进行了仿真实验。通过对新算法实验结果进行分析,证明了该方法的可行性。新的算法避免了人工势场法的局部极值问题,并对蚁群算法进行优化,使之能够找到最优规划路径。最后,本文对移动机器人路径规划问题的现有技术进行了讨论总结,对未知复杂环境下路径规划技术的发展趋势作了初步的探讨。