移动机器人是一种集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多项功能于一体的高智能化机器系统，移动机器人导航是移动机器人研究的重要方向，而路径规划是移动机器人导航的最基本环节之一。本论文主要研究了单移动机器人和多移动机器人在静态和动态环境下的智能路径规划问题。本文的主要工作包括：1．综述了移动机器人当前的研究进展和趋势，介绍了移动机器人路径规划的研究背景及国内外同类课题的研究现状，并列举了全局和局部情况下的移动机器人路径规划的常用方法，介绍了多移动机器人的路径规划方法，最后展望了移动机器人路径规划的发展趋势。2．研究了动态不确定环境下的移动机器人路径规划问题，动态不确定环境下的移动机器人路径规划属于局部路径规划问题，针对全局环境未知且存在动态障碍物情况下的移动机器人路径规划问题，文中提出了一种结合粒子群算法和滚动优化策略的动态路径规划方法。通过在一系列移动空间窗口中进行在线规划来充分利用机器人实时测得的局部环境信息，并用粒子群算法求解每一个移动窗口内的最优路径。为及时躲避动态障碍物，提出了一种适用于动态未知环境下的适应度函数。仿真试验表明，该方法克服了现有局部路径规划方法的高复杂性的缺点，算法操作简单、具有全局寻优能力、收敛速度快、鲁棒性好，可以满足机器人在复杂未知动态环境下路径规划的实时性要求。3．研究了多机器人协作路径规划的问题，随着机器人研究领域的深入，多机器人已经受到越来越多的人的关注，本文分析了竞争型协同进化算法的特点，研究了竞争型协进化在多机器人协作路径规划领域中的应用。4．以两个机器人抬木头作为多机器人合作的实例，运用本文算法求解未知环境下两个机器人合作抬木头的问题。最后，总结了全文的研究内容，提出了单移动机器人路径规划以及多移动机器人协作有待于进一步解决的问题，展望了移动机器人路径规划的进一步研究方向。