当前,各种类型的移动机器人在消费者领域的应用迅速增加,与其相关的技术问题也逐渐成为研究热点。路径规划和定位是草坪管理、清洁打扫、巡检监测类机器人两项关键技术,是实现移动机器人高度智能化、高工作效率的前提。因此,本文将对智能移动机器人中的路径规划和定位这两项关键技术展开研究。首先,针对环境建模问题,讨论了如栅格地图法、单元分解法等可对机器人工作区域进行数学建模的方法,将地图信息数学化;针对路径规划问题,讨论了在点对点路径规划中常用的A*搜寻算法和快速随机搜索树RRT算法,以及讨论了在全覆盖路径规划中常用的螺旋式和生物激励神经网络算法,为后续的研究提供了基础。其次,在基于栅格地图的生物激励神经网络全覆盖路径规划算法的基础上,针对该算法生成的路径重复率高、规律性差等问题,提出移动规则法来保证生成路径的规律性;针对移动机器人的死区脱困问题,结合实际背景,引入并改进A*搜寻算法来规划最优脱困路径;将改进后的全覆盖路径规划算法在MATLAB平台中仿真,仿真结果表明该改进算法有更好的性能指标。然后,针对二维平面定位问题,选用三基站一标签共4个UWB模块设计无线定位系统,阐述了UWB模块的通信原理及定位测距算法;改进双边双程测距(DS-TWR)算法流程,增加接收端到发送端的ACK数据包,使测距可在发送端解算;增加主次基站测距数据通讯,使定位可在主基站端解算。使用VS二次开发UWB上位机定位系统,设计参数配置等功能界面,并通过Modbus协议与各UWB设备互通,实现标签位置的坐标解算和移动轨迹显示,完成机器人的定位。最后,使用移动机器人平台,开展了UWB设备的测距、定位以及机器人的全覆盖路径规划实验。实验结果表明,基于本文提出的改进全覆盖路径规划算法、UWB三基站一标签的二维平面定位方案以及实验平台,移动机器人可以完成指定工作区域的全覆盖任务。