视觉机器人是智能机器人的一个重要研究方向。随着机器人技术的日益进步,机器人学科越来越具有强大的生命力。机器人运动环境的多变性和复杂性,决定了智能机器人路径规划问题是机器人研究领域的一个重要方面,也是机器人实现智能化的关键技术。路径规划的主要任务是：当移动机器人运行在外界环境中时,寻求一条从已知起点到已知终点之间的最优路径,即在存在障碍物的空间中能够找到一条最短的或最低代价的无碰路径。论文首先在概述中对机器人学的发展历史和国内外研究现状作了简要的回顾,并介绍了本课题研究领域的背景及意义,接着介绍了智能机器人的关键技术、体系结构和研究方法。第三章讨论了基于ARM+Linux的嵌入式智能机器人系统的结构,并描述了系统各部分的详细设计。第四章首先介绍了遗传算法理论,然后针对路径规划问题的特点,对遗传算法的各个环节进行了详细的分析,包括环境地图的建立,染色体的表示和编码,适应度函数的设计,遗传操作算子的设计,以及算法参数的分析和选取,进而设计路径规划算法,最后编写仿真程序对算法进行仿真验证。仿真结果表明,该算法能够在各种复杂程度不同的环境中寻找出一条最优路径,证明了算法的可行性和有效性。