智能机器人是自主式移动机器人的一种，它的自我适应能力主要体现在复杂环境中的正常工作，能够自我组织，自我规划。导航问题对于移动机器人来说，其主要作用是引导机器人在无人为打扰情况时到达所希望的地方，或沿着在一个特定环境中的预先制定的路径任务移动行走。履带式智能移动机器人目前使用在农业、军事和娱乐环境，应用中的地形条件多为很难预测的不平坦场地。因此，在自主任务的执行中，越野灵活性选择对于履带车辆十分首要。又因其可以实现原地转向；不易打滑；复位良好；优越越障等功能，在国内外具有广泛的研究人员产生了非常浓厚的研究兴趣。因此履带设备方面的技术正受到科学界前沿的重视。在导航技术及其相关技术上，智能机器人是其研究应用的重要领域，也是智能和全自主智能机器人的研究核心。而作为最具有实际应用价值的关键技术——运动规划和跟踪控制，却分外得到注重。本论文方面主要研究的内容有：分析了课题研究的MT-FR履带型智能机器人的系统架构和机械结构，对其受力及其运动状况进行具体的解析，对于集中在运动学的大部分履带移动机器人的研究，动力学模型被添加在其中，和运动学约束方程一起，同时在本文得以建立。设计了机器人规划路径过程。信息不时在变更，数据是不准确的规划主要是由于应用环境变量的实际的动态性所致，需要重新规划这些变化。本文中以原始蚁群算法为基础，把滚动窗口理论运用其中，并对原始算法进行革新，形成新的滚-蚁算法框架，设计了滚-蚁框架的基本结构，规划出了算法流程图，编写了MATLAB软件的m文件，经由此平台，检验新框架理论的可靠有用性。基于属于非线性动态系统的本文研究的MT-FR机器人系统，设计了一种能在参数发生不稳定摄动时，确保整个系统不受干扰，保持稳定状态的控制器。一个模糊PID滑模控制器（FPSMC）和一个自适应调节器是整个控制器的两部分组成要素。其中，以FPSMC作为主要跟踪控制器，它通过模糊系统模拟了PID滑模控制器的优点，模糊规则库设计紧凑，只需调整一个参数即可；自适应调节器用来在线调整参数，以进一步保证鲁棒性和最优性。