移动机器人作为机器人技术的一个重要分支,近年来得到了飞速的发展,应用领域越来越广。未知环境的移动机器人的路径规划和避障是现今研究的一个热点也是难点。在参考和总结了大量文献的基础上,本文提出了基于改进的模糊控制算法的移动机器人路径规划。首先,必须使机器人具有感知环境的能力,才能使移动机器人对环境做出正确的反应并进行路径规划。通过采用六个超声波传感器获取三个方位的环境信息,提高移动机器人对环境的探测能力。使移动机器人能够对前方、左方和右方的环境进行探测并及时发现障碍物。其次,分析推导移动机器人的运动模型。针对机器人避障问题,提出基于改进的模糊算法的避障策略。为使移动机器人能够及时有效地避开障碍物,对移动机器人的加速度进行模糊控制。为证明该算法的有效性,在Matlab模糊工具箱中设计具体的模糊控制器,并通过Simulink建立移动机器人路径规划的完整模型。通过建立仿真模型验证算法的可行性。最后,提出基于改进的模糊遗传算法的移动机器人路径规划。随着环境复杂性的增加,模糊算法变得繁琐,只通过模糊算法很难决定和调整描述系统行为的隶属度函数和模糊规则。针对遗传算法在控制问题上具有较高的实用性,通过在模糊控制算法中嵌入遗传算法,对传统的模糊控制算法进行改进,减少模糊算法的计算量使机器人更有效的避障。并通过仿真验证改进的模糊遗传算法的可行性。