随着科学技术的迅速发展，机器人也不再仅局限于生产和科研领域，开始应用于人们的日常生活中。清扫机器人可替代人们从事高度重复性的工作，适用于恶劣、枯燥和危险等环境，有着广阔的应用前景。路径规划技术是智能清扫机器人的关键技术之一，在一定程度上它标志着清扫机器人智能水平的高低。目前，路径规划技术已成为人工智能领域的研究热点。本文对清扫机器人路径规划技术进行了系统深入的研究，主要内容包括以下几个方面： 首先，介绍了机器人的相关概念，分析了清扫机器人国内外的研究动态和发展趋势，详细介绍了课题的背景、意义和主要内容。 其次，详细介绍了移动机器人和自主移动机器人导航系统的相关概念和技术，对现有典型的路径规划方法进行了详细研究和综合比较。 然后，重点对生物激励神经网络路径规划方法进行了深入的研究。本文开发了一个仿真平台，通过仿真实验验证了该方法的优点，该方法与障碍物位置和形状无关，不需要学习，不会遭遇局部最小，能对动态变化的环境作出迅速的反应，同时也发现了该方法的不足。该方法被用于点对点路径规划时出现生成路径较长而不是最短或接近最短而是相对较长的现象。本文对该现象进行了理论分析，提出了引入目标制导的改进方法。另一方面，该方法被用于全覆盖路径规划时会出现覆盖过程无规律和重复覆盖多的现象。本文对该现象进行了理论分析，提出了引入规则制导的改进方法。仿真结果表明改进方法是有效的。 最后，介绍了清扫机器人系统。介绍了清扫机器人硬件设备的主要组成部分以及控制系统的实现。