随着人工智能的广泛应用，机器人学作为其中一个分支得到了迅速的发展。机器人技术是现代信息技术和先进制造技术的典型代表和主要技术手段，并且成为世界各国竞相发展的科学前沿之一。在机器人技术领域中，路径规划技术是机器人研究领域中的一个重要分支。所谓机器人的最优路径规划问题，就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等)，在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。采用良好的机器人路径规划技术可以节省大量的机器人作业时间、减少机器人磨损，同时也可以节省人力资源、减少资金投入，为机器人在多种行业中的应用奠定良好的基础。传统验证路径规划技术的方法一般都是二维仿真，不直观、信息量少，而当今迅速发展起来的虚拟监控技术解决了这个问题。 虚拟监控是用虚拟现实技术实现实时监控的方法。在监控系统中利用三维显示工作站实现虚拟监控，可向控制人员提供直观，生动，形象，实时的三维场景信息，从而为任务的决策控制提供了解，判断，决策以及故障分析所需的重要信息和直观数据。由于监控任务日益复杂，信息量大，处理任务重，所以监控系统一般采用基于计算机网络的分布式多处理机系统，显示服务器要能通过计算机提供监视对象足够的信息，如：位置，状态，动作和环境等，监视信息的详细程度决定了被监视对象动作和环境状态的详细程度，监视信息还要求及时，准确，要求网络的时延比较小，以使监视程序能实时取得监视信息，迅速计算出监视画面信息，向人们提供实时的三维可视化的物体状态和属性变化。 因此，本论文把机器人技术和虚拟现实技术融合在一起，针对移动机器人在动态环境中能够无碰撞的达到目标点，且保证路径最优的条件下，时间尽可能最优提出了基于改进的遗传算法的路径规划方法。同时为了更好的研究算法的优点和不足，论文应用虚拟现实技术对现场场景采用可视化编程语言VC++调用开放图形库OPENGL进行建模，并以可视化编程语言VC++作为开发环境设计三维模型与实物的接口，使现场的机器人状态信息传送给三维模型以驱动三维模型的运动。从而对执行该算法的机器人运动状况进行监视。