移动机器人研究是机器人学中的一个重要分支。移动机器人运动控制与路径规划又是机器人研究的一个重要方向。目前,随着机器人技术的不断进步,机器人学科具有越来越强大的生命力,它在某种程度上已经代表当今信息技术、自动化技术、系统集成等技术的最新发展。本文以美国ActivMedia Robotics 公司生产的Pioneer 2-Dx 型机器人为研究对象,从多个方面对移动机器人的运动控制与路径规划进行了深入、系统的研究,其主要研究成果如下: 从移动机器人的历史和现状出发,对比了国内外的不同发展状况,对移动机器人领域的研究方向进行了综述。着重研究了移动机器人运动控制与路径规划中常用的方法,对其中的势场法、栅格法、遗传算法、基于神经网络的算法进行了逐一的分析。本文主要研究的是使用移动机器人本体的16 个同质传感器来进行机器人的避障﹑运动控制和路径规划。移动机器人在实际应用中首先遇到的就是机器人本身的定位问题,确保机器人位姿的准确性是完成任务的前提。本论文首先详细讨论了机器人车载坐标和全局坐标之间的转换关系,为机器人的运动控制与路径规划奠定基础。本文采用了声纳探测来识别机器人的周围环境,因此有必要对机器人声纳数据进行了融合,这将为机器人运动控制和路径规划提供必要的环境信息。接着本文给出了基于多智能体的移动机器人运动控制,对各个智能体的功能作了详细的分析与讨论,并提出了一种简单而有效的避障算法。最后,本文重点给出了基于势场法的机器人路径规划方法,提出了一个新势场函数,并分析了传统势场法中存在的缺陷,针对传统势场法的这些缺点,提出了改进的势场法函数,并有效的克服这些缺点。本文还实现了基于C/S 模式的移动机器人通信,使得机器人可以稳定并大量的和客户端进行数据通信,有效的保证机器人控制的实现。本文利用Pioneer II 移动机器人对上述算法和策略进行了实验。实验结果和分析证明了使用的原理和算法的有效性和正确性。论文结尾对全文进行了总结并对移动机器人运动控制与路径规划研究进行了展望。