Robotics is an interdisciplinary field that integrates computer science, electrical engineering, mechanical engineering, control engineering and other related fields. As the quick development of these fields, people have been building more complex robots with more advanced control strategies in order to solve more challenging tasks. In addition, it is always a target for researchers to achieve autonomous operation of robots so that the manpower can be saved and the robot can work in harsh environment like on Mars. In this project, I focus on the trajectory planning problem of a unicycle model running in 2D environment. I choose Path Integral Policy Improvement (PI2) control algorithm in this project as the main study object. And Model Predictive Control (MPC) is chosen as a reference in order to be compared with PI2 to evaluate the performance of PI2. In order to simulate the tasks that the robot needs to handle in practice, I use obstacles to represent the complex environment and I use Signal Temporal Logic (STL) to represent the complex tasks. Furthermore, I also incorporate the deep dynamics model in the project so that the the method put forward in this project is able to handle complex robot models and complex working environments. To evaluate the performances of PI2 and MPC, five criteria are put forward in this project. Finally, based on the evaluation results, possible improvement and future research are proposed. / Robotics är ett tvärvetenskapligt område som integrerar datavetenskap, elektroteknik, maskinteknik, styrteknik och andra relaterade områden. Som den snabba utvecklingen av dessa fält har människor byggt mer komplexa robotar med mer avancerade kontrollstrategier för att lösa mer utmanande uppgifter. Dessutom är det alltid ett mål för forskare att uppnå autonom drift av robotar så att arbetskraften kan sparas och roboten kan arbeta i tuffa miljöer som på Mars. I det här projektet fokuserar jag på banplaneringsproblemet för en enhjulingsmodell som körs i 2D-miljö. Jag väljer Path Integral Policy Improvement (PI2) kontrollalgoritm i detta projekt som huvudstudieobjekt. Och Model Predictive Control (MPC) väljs som referens för att kunna jämföras med PI2 för att utvärdera prestandan för PI2. För att simulera de uppgifter som roboten behöver hantera i praktiken använder jag hinder för att representera den komplexa miljön och jag använder Signal Temporal Logic (STL) för att representera de komplexa uppgifterna. Dessutom införlivar jag också den djupa dynamikmodellen i projektet så att metoden som läggs fram i detta projekt kan hantera komplexa robotmodeller och komplexa arbetsmiljöer. För att utvärdera prestanda för PI2 och MPC presenteras fem kriterier i detta projekt. Slutligen, baserat på utvärderingsresultaten, föreslås möjliga förbättringar och framtida forskning.