近年来,计算机技术与人工智能得到迅猛发展,移动机器人领域的研究也不断深入。路径规划是移动机器人导航技术的关键内容,在实际生产和生活中具有重要的应用价值。目前,路径规划方面存在许多需要解决的现实问题,如:一、移动机器人被应用于人类社会的各个领域,需要适应更加复杂的环境,路径规划也要从已知的静态环境扩展到未知的动态环境。二、现有的算法在进行移动机器人路径规划时体现出了各自优点的同时也存在计算量大、陷入局部最小值、稳定性差、参数设定困难、耗时较长等不足。本文在学习已有算法的过程中,提出用烟花算法来解决机器人路径规划问题,主要工作如下:首先,学习基本烟花算法,用测试函数集实验并与基本粒子群算法进行对比实验验证其优越性,分析得出其可用于移动机器人全局路径规划。建立栅格空间环境模型,在MATLAB仿真平台上进行基于烟花算法的移动机器人路径规划。基本烟花算法存在群体信息利用不充分、映射规则存在不合理、规划出的路径可能穿过障碍物等问题。然后,在基本烟花算法的基础上,加入并行算子、新的映射规则,并用蚁群算法来改进算法进行烟花算法的避障问题。在MATLAB仿真平台上进行实验。最后,进行参数调整实验,建立动态栅格环境模型,将改进后的烟花算法应用于动态栅格环境下的路径规划,在MATLAB仿真平台上进行实验,得出路径规划结果。用实验结果证明烟花算法在移动机器人的动态路径规划问题中同样具备好的适应性。