伴随着人们对人工智能领域的研究日渐深入和机器人技术的不断发展,智能机器人的研究工作越来越受到人们的追捧。电脑鼠经历了很长时间的发展,现在的电脑鼠已经发展成为一类由MCU控制、集合了传感器技术与运动控制于一体的、能够在迷宫中完成自主寻径和冲刺的微型智能运动机器人。关于电脑鼠的研究工作,具有多学科知识交叉融合的特点,对于这些学科的发展、创新与融合同样具有重要意义。本课题是以IEEE创办的电脑鼠走迷宫竞赛为背景,深入研究电脑鼠在搜索迷宫的过程中,如何更有效的利用探查到的信息,迅速、高效的抵达迷宫终点;如何运用众多的机器人路径规划方法找到迷宫起点和终点之间的最短路径;如何根据迷宫信息的探查情况剔除冗余路径,节省探查时间。本文结合IEEE电脑鼠竞赛相关规则,采用环格模型对电脑鼠迷宫进行建模,将电脑鼠在矩形迷宫中探索搜寻终点的过程,视作逐环深入直至圆心的过程。此外本文还将在电脑鼠的迷宫搜索阶段和迷宫返回阶段,分别进行详细研究:在迷宫搜索阶段,借助环格模型,提出了优先环算法,改变了目前比赛中常用的搜索算法较为盲目、冗余过多、效率低下的现状;在迷宫返回阶段,本文提出了路口价值评估算法,引入了放弃机制,剔除一些返回时不具有再探查价值的路口,有效帮助电脑鼠更快地找到更短的返回路径。最后,本文利用五个迷宫实例对本文提出的环格建模方法、优先环搜索算法和路口价值评估返回算法进行了测试,详细分析测试结果,论证了新模型和新算法分别在迷宫建模、迷宫搜索和迷宫返回阶段所体现出的优越性。综上,本课题提出了关于IEEE标准电脑鼠走迷宫的环格建模方法、优先环搜索算法和路口价值返回算法,验证了其可行性,并论证了其在应用中的高效性、稳定性。