近些年来,得益于计算机、通信、和机械等领域的进步,机器人的形态、功能和应用水平得到了巨大的发展和提升。结合了机械臂和移动底盘的复合机器人具备良好的操作能力和可移动性,能同时执行多种任务,被广泛应用在工业生产、家庭服务、物流运输和反恐排爆等领域。复合行为方法的决策是复合机器人的主要研究领域,其中包括指导机器人进行决策的行为规划、机器人路径规划和可操作机械臂的轨迹规划。良好的规划方案能明显提高复合机器人的精度、稳定性和安全性。本文研究的复合机器人由七自由度机械臂和四麦克纳姆轮全向移动底盘组成,是拥有10个自由度的超冗余机器人系统。本文的主要研究内容如下:（1）设计复合机器人的物理结构,并以此分别建立了冗余机械臂和移动底盘的正逆运动学模型。针对七自由度机械臂逆运动学解求解的难题,提出了将关节角参数化的求解思路,但是该方法存在指定关节参数易求出复数解的问题。于是本文又提出了基于臂型角的求解方法,实现了对臂型角的完全调控。（2）针对机器人动作异步、耦合和制约的特点,以复合机器人执行抓取和避障任务为例,建立了带有禁止弧和惰性变迁的复合机器人Petri网行为模型,并对其中的重要模块进行分析说明,并联合A*算法实现了复合机器人自主行为规划。（3）研究了复合机器人路径规划,使用A*算法和RRT算法实现了机器人路径规划。针对RRT算法扩展速度慢、对狭小区域不敏感和生成路径可用性低的缺点,对RRT算法进行了改进,将地图划分成多个区域,按照区域内节点浓度分配地区抽样概率,改善了RRT算法对局部空间过度探索的问题,明显提高了算法的搜索速度。使用节点剔除的方法,缩短路径距离,提高路径的可用性。（4）对机械臂笛卡尔空间和关节空间的经典轨迹规划进行了阐述,并将二次B样条曲线应用到了笛卡尔空间轨迹规划上。使用随机搜索算法作为七自由度机械臂的轨迹优化方法。本文认真分析了迭代过程中差分进化算法种群变化的特点,利用天牛须算法原理,对差分进化算法中的DE/current-to-best/1/bin策略中的因子6)进行优化,并结合DE/rand/1/bin策略,形成混合算法。改进后的算法具有求解精度高、进化代数少和鲁棒性强的特点。将改进后的算法应用在七自由度机械臂轨迹优化问题上,实现了冗余机械臂轨迹的单目标优化。七自由度机械臂拉格朗日力学模型比较复杂,使用随机搜索算必然导致优化模型计算量过大。为了解决这一问题,本文使用模拟关节力矩载荷曲面的力矩快速模型和NSGA-Ⅱ算法,对七自由度机械臂的关节轨迹进行多目标优化。