随着机器人技术和人工智能技术的发展,当今社会已进入移动阅读时代,图书馆作为知识存储、传播场所显得无所适从。用户流失、找书难、还书劳动量大等都是现代图书馆亟待解决的问题。据业内数据表明,在某些条件下使用服务机器人后,图书馆入馆人次同比增加了20%,机器人馆员营销成功率约为60%。利用移动机器人技术来改变为读者服务的方式是实现图书馆“泛在化”服务的有效途径,图书馆服务机器人的研究已经成为图书馆智能化建设的热点研究问题,具有重要的应用价值。论文以图书馆为应用背景,针对读者在图书馆找书时间长的问题,研究图书馆服务机器人的路径规划为读者提供读者引路等服务,提高图书馆借阅工作的效率。论文的主要工作如下:第一,分析了图书馆服务机器人在图书馆中作业环境的场景特征,并采用基于粒子滤波的Gmapping算法实现即时定位与地图构建,最后根据机器人作业环境的场景特征采用栅格地图对采集的环境信息进行建模。第二,研究了基于A*算法的单任务目标点路径规划,针对A*算法计算量大和生成路径拐点多的问题提出了加权检测A*算法。首先改进了算法评价函数的计算方式并引入权重系数,用新的评价函数计算节点之间的代价值,然后对算法规划出来的路径通过直线检测的方法删除掉共线上的冗余点和多余拐点。最后通过仿真实验将加权检测A*算法与传统A*算法规划出的路径效果进行对比。第三,研究了基于粒子群算法的多任务目标点路径规划。针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,在收敛后期对粒子群算法的全局最优进行交叉和变异,使算法快速向全局最优收敛,通过粒子群-遗传算法解决了多任务目标点路径规划的最优行走顺序问题。再调用加权检测A*算法根据规划出的行走顺序进行避障行走,解决粒子群算法避障性差的问题。最后通过仿真实验验证粒子群-遗传算法的性能。第四,搭建一个基于ROS系统的两轮差分式运动机器人作为图书馆服务机器人的实验平台,并验证了本研究的路径规划算法能在实验平台上成功应用。