针对移动机器人在复杂动态环境中路径规划安全性不足、局部规划易陷入局部最优等问题，提出一种融合改进RRT与DWA算法的路径规划方法。在全局规划层面，通过引入安全距离约束与路径缩短策略，对RRT算法进行改进，提升路径的安全性与平滑性；在局部规划层面，将全局路径引入DWA评价函数，实现对局部规划的全局引导，并针对固定权重适应性不足的问题，提出二次调权与路径回正机制。同时，设计安全动态避障策略，提高机器人对动态障碍物的避障效率。仿真与真实环境实验结果表明，该方法在路径长度、运行效率及避障安全性方面均优于传统算法，具有较好的环境适应性与工程应用价值。

融合改进；RRT算法；DWA算法；移动机器人；路径规划

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