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足球机器人是机器人发展过程中的重要产物，也是发展机器人技术的一个重要途径。足球机器人作为一个多学科交叉的科研平台，通过对其研究与开发，可以加快机器人技术的发展和提高移动机器人产品的技术水平。路径规划是移动机器人技术研究的重要课题之一，好的路径规划算法可以使机器人安全高效的运动。在足球机器人比赛中，球和机器人快速运动，其路径规划属于在未知动态环境中的规划控制问题。路径规划质量直接影响比赛结果，因此路径规划任务在足球机器人系统中占有重要地位。本论文以足球机器人为研究背景，主要针对其路径规划问题进行深入研究。首先，本文对足球机器人及足球机器人路径规划进行研究，对几种常见的环境建模方法以及机器人路径规划算法的优缺点进行分析。然后对机器人路径规划A*算法做重点研究，分析启发函数的强弱和影响，深入研究启发函数的设计。采用栅格法建立静态环境模型，确定机器人的搜索方向。从算法数据结构和机器人实际移动距离计算等方面对路径规划A*算法进行改进，利用快速收敛启发函数、曼哈顿距离启发函数和加权启发函数，对改进的A*算法进行研究。根据黄金比例原则，在加权启发函数中提出一种新的加权因子。在静态环境情况下对基本A*算法和改进A*算法进行仿真对比试验，结果表明，采用新加权因子加权启发函数的改进A*算法路径规划效果更为优良。最后，针对足球机器人动态路径规划的特点，引入滚动优化的思想，与改进A*算法相结合，提出一种基于滚动优化的路径规划改进算法，该算法结合了A*算法和滚动优化的优势。通过仿真试验分析，证明了算法在动态环境中的有效性。