移动机器人在推动社会智能化进程、提高人们生活体验和提升生产效率方面具有重要意义。运动规划直接决定着移动机器人具体功能的实现,其主要进行路径与轨迹两方面的规划。目前路径规划方法所得到的路径常受限于地图特有的连接方式,只在后处理阶段对路径进行优化的效果十分有限,而轨迹规划或只具备路径跟踪能力,或速度突变较大,高质量的轨迹往往意味着更复杂的计算。本文从全局路径规划、轨迹优化和局部轨迹规划三部分对移动机器人的运动规划问题进行了研究。以长度和平滑度作为路径的评价标准,在跳点搜索算法的基础上进行改进,提出一种以平滑路径为目标的规划方法。通过改进跳点搜索方式,使改进后的算法可以检索更多连接起点和终点的路径,并对这些路径使用平滑优化方法进行处理,再权衡两评价指标进行评价和选取。通过与原算法和其他以平滑路径为目标的规划方法相比,发现本文方法能够有效提升路径的质量。以最小化加速度变化率为目标,实现了基于多段多项式的轨迹优化方法。利用路径与障碍物相接触的特点进行端点约束,对现有多项式轨迹优化的时间分配方法与机器人实际运动不符的缺点,考虑机器人从静止开始平稳加速的情况提出一种分配时间段的方法。结果表明,该方法能得到更好的初始解,加快求解效率,从而将路径优化为连续光滑的轨迹,这将有助于机器人运动的执行。对于局部轨迹规划部分,将采样与优化两种轨迹生成方式相结合,提出一种基于多项式采样轨迹进行引导,且以最小化加速度变化率为目标进行轨迹生成的轨迹规划方法。在采样轨迹时基于滚动窗口思想进行局部目标点的选取,在距离变换图像中对所生成的采样轨迹通过一定要求进行打分并选出引导轨迹,根据引导轨迹的信息生成最后用于机器人实际执行的轨迹,并将轨迹生成问题转化为二次规划问题。该方法使机器人具备轨迹跟踪能力的同时也可以进行局部避障。结果表明,本文的局部轨迹规划方法能使机器人按照参考轨迹给定的速度行驶,并在遇到突然出现的障碍物时可生成平缓的避障轨迹。