移动机器人越来越多地应用到各个行业中,移动机器人具有高度自规划、自组织和自适应能力,适合于工作于复杂的非结构化环境中,路径规划是机器人技术研究领域中的核心问题,它的任务就是在具有障碍物的环境中,按照一定的标准(路径最短、时间最快或能量消耗最少等),寻求一条从已知点到已知终点的具有最低代价的无碰(较优)路径。　　 本文以RoboCup小型组机器人足球系统为研究平台,探索行之有效的方法来解决实际中的路径规划问题。　　 首先,总体介绍了足球机器人系统的体系结构及相关技术,包括视觉子系统、决策子系统、通讯子系统和机器人小车子系统。　　 然后,讨论了足球机器人路径规划方法,包括全局的路径规划和局部的路径规划方法,结合多种理论各自特点进行路径规划是今后研究的一个主要方向,在对各种路径规划方法进行优缺点比较后,选择遗传算法来解决移动机器人的路径规划问题,并对算法的各个环节进行分析,包括环境建模,染色体的编码、适应度函数的设计和遗传操作算子的设计。　　 最后,本文提出一种多个移动机器人在动态环境下进行路径规划的新方法,即基于遗传算法的行为控制的机器人路径规划方法,包含奔向目标行为、保持队形行为、避免与静态障碍物碰撞行为、避免与其他机器人碰撞这四种行为控制的机器人路径规划方法,用行为来描述机器人在达到目标点时所要执行的任务,再用遗传算法对机器人的行为控制参数进行优化,适应度函数是由路径最短和能够动态避障的评价函数进行加权求和来确定。　　 通过对算法进行实验访真,结果表明提出的动态路径规划方法是正确和有效的。能够很好地解决动态环境下移动机器人的路径规划问题,对移动机器人路径规划的进一步研究具有很深远的现实意义。