移动机器人作为一个集成环境感知、动态规划、行为控制等多种功能于一体的综合系统,目前已广泛应用于工业、航天、军事、民用等领域。移动机器人通常需要在一些未知或复杂的环境下完成特定的工作任务,而路径规划和轨迹跟踪控制是移动机器人在完成任务过程中需要解决的基本且重要的问题。此外,由于网络通信技术的广泛应用,越来越多的控制系统利用通信网络进行数据和信号的传输。如果控制系统的数据和信号在每一时刻都连续不断地通过网络进行传输,就会造成通信资源的浪费并增加网络的负担,从而需要兼顾网络的负担及控制系统的性能。鉴于此,本文主要研究一种轮式移动机器人的路径规划问题以及在通讯网络环境下该移动机器人的轨迹跟踪控制问题。本文以一种连续切换轮移动机器人为研究对象,并对其建立运动学模型和动力学模型。其次,利用蚁群算法为移动机器人设计了一种路径规划的实现方法。为了避免传统蚁群算法的不足,本文分别对蚁群算法的启发式信息函数、信息素更新规则做了适当的改进,并对每次迭代得到的最优路径进行二次优化,从而使得算法具有更高的搜索效率、更快的收敛速度,以及尽可能地跳出局部最优。随后,本文分别针对移动机器人模型已知和模型部分未知两种情况,研究网络环境下位置受限移动机器人的事件触发控制问题。本文首先采用系统转换技术对受限的移动机器人进行模型转换,并针对转换后的模型设计新颖的事件触发条件,从而有效降低网络资源的占用。此外,设计扰动观测器和神经网络逼近器来分别抑制扰动与未建模动态对系统控制性能的影响。在此基础上,基于B样条曲线对上述规划的路径进行平滑处理,从而使得所提出的控制方案不仅能够实现移动机器人对平滑后的规划路径的精确跟踪,而且能够保证移动机器人的位置始终满足指定的约束条件。最后,利用MATLAB软件对所有方案进行仿真研究,以此来证明所设计的路径规划算法以及轨迹跟踪控制方案是有效且可行的。