随着工业4.0的推进,机器人技术得到了飞速的发展,以从最初的工业机器人拓展到军事、服务、医疗等各个领域,移动机器人在众多类型的机器人中突出了广阔的应用前景,其智能导航技术是移动机器人完成任务的基本保障。本文以主动解耦式全向移动机器人为研究对象,采用理论分析与实验验证的方法,对移动机器人的智能导航进行了研究。研究内容包括移动机器人的全局路径规划和局部路径规划,以及用于路径规划的环境地图模型。具体内容如下:本文首先对当今移动机器人研究现状和发展趋势进行了介绍,并对当前主流的全局路径规划算法和局部路径规划算法进行了介绍,了解了当前路径规划技术的发展方向和技术壁垒。其次,环境地图建模是移动机器人完成路径规划的基础。根据实际环境的情况和构建环境地图时的难易程度,分析对比了栅格地图、几何特征地图和拓扑地图,选取对环境信息描述较细致的栅格地图为全局路径规划的地图模型。但为了更加适配全向移动机器人,提出了基于传统栅格地图模型改进的菱形栅格地图、三角形栅格地图和蜂巢栅格地图,通过从运动、占比、路径比三方面对四种地图进行分析,选出了全向移动机器人匹配效果最好的蜂巢栅格地图。然后,为了解决蜂巢栅格地图在路径规划过程中规划时间较长的问题,提出了基于蜂巢栅格地图的双向A*搜索算法,经过与传统A*搜索算法进行对比,体现了其在路径规划方面有较多优势。并用过实验仿真验证了双向A*算法在蜂巢栅格中的优势。最后,通过建立主动解耦式全向移动机器人的运动学模型,针对全向移动机器人的局部路径规划做出了研究。为了可以在狭小的空间内避障,即需要较小的避障面积,提出了基于DWA的适配全向移动机器人的改进算法。该算法将舍弃了关节角速度,减少了传统DWA中规划速度的数量,设置权重不同的路径方向,减少了采样速度的匹配时间。通过实验验证,以上的方案不仅可以完成在障碍物面前的直线避障,也可以大大缩小规划时间,提高导航的效率。通过以上研究,对路径规划的发展趋势与技术核心有了更深入的了解,并提出了一些算法上改进的可能性,为路径规划技术的深入研究提供些许参考。