对机器人进行路径规化研究,已成为各国高科技领域战略性研究的目标。近年来,仿人机器人路径规划的研究已经成为自动控制、人工智能等领域的一个研究热点,其发展对国防、工业、经济和科学技术领域都具有重大的影响力。本论文以仿人机器人NAO的路径规划为出发点,对课题做了如下几方面的研究:首先,详细叙述了国内外仿人机器人路径规划发展的现况和趋势,指出路径规划对于仿人机器人研究的深远意义,并对本文的研究对象仿人机器人NAO在软硬件方面做了全面的研究。其次,针对NAO机器人单目视觉的特征,提出了一种基于NAO机器人的人工地标定位方法,对摄像机定位标定的原理进行了深入的分析,并把人工地标定位方法归于应用实践,最终借助NAO机器人的naomark标志完成了基于人工地标法对机器人进行目标识别和定位的研究。再次,研究了人工势场算法在机器人避障中的应用,并提出了几何法对此种传统人工势场算法在实际应用中的局限性进行了改进。这样避免了人工势场算法的局部最小值问题,保证了机器人在路径规划时可以顺利到达目标点。最后通过仿真前后的对比实验,得出改进后的人工势场算法为机器人路径规划的研究提供了一种更优越的策略。最后,介绍了传统的粒子群优化算法在全局路径规划中的实用性。文章先采用栅格法对障碍物进行建模,以确定搜索空间和障碍物大小、位置和形状的设置,再选择合理的适应度函数,利用不同的搜索策略进行下一步的搜索。全文整体对粒子群算法进行了优化改进,提出了改进的非线性动态惯性权重的粒子群算法,还在此基础上结合人工势场算法对混合型机器人路径规划进行实物验证,并将该种相结合的算法通过仿真软件在机器人NAO上实现。