传统Voronoi场计算复杂度高,计算时间长,在空间变大、毛刺增多、栅格变密等情况下,基于Voronoi图的传统路径规划计算缓慢。为此提出了一种基于Voronoi_Obstacle场的移动机器人路径规划算法,采用分层思想构建Voronoi_Obstacle场,并使用启发式搜索算法规划路径。实验结果表明,Voronoi_Obstacle场比传统Voronoi场的复杂度降低O(n0.5),且基于Voronoi_Obstacle场的路径规划时间比传统的基于Voronoi图的路径规划时间缩短34.53%,比改进的基于Voronoi图的路径规划时间缩短31.76%。研究结果表明,基于Voronoi_Obstacle场的移动机器人路径规划算法具有一定的可行性和优越性。