移动机器人路径规划是机器人研究领域的核心内容之一,具有复杂性、约束性和非线性等特点。蚁群算法是近年来发展起来的一种智能优化算法,该算法在解决许多复杂问题方面已经展现出其优异的性能和巨大的发展潜力。本文主要选取蚁群算法对静态环境下的移动机器人全局路径规划进行了研究。本文首先应用栅格法对环境进行建模,随后提出了可转移节点的选择和确定方法以及信息素更新方法,实现了机器人路径规划。其后,本文应用基本蚁群算法在两种复杂程度不同的环境中进行仿真和分析,证明了蚁群算法的有效性,并指出了基本蚁群算法存在的过早收敛、寻优能力差和稳定性差等缺点。其次,本文针对基本蚁群算法存在的不足对算法提出了改进。具体的改进措施有四个:第一,应用遗传算法对基本蚁群算法的参数进行了优化配置;第二,应用最大最小蚂蚁法改变了信息素更新策略,避免了算法过早收敛。第三,针对蚂蚁落入陷阱而导致的停滞问题提出了蚂蚁回退策略。第四,加入导向函数以增强蚂蚁效率,降低了算法的时间复杂度。最后,为了验证本文所提出的改进措施的有效性,对两种复杂程度不同的地图进行了仿真。通过基本蚁群算法与改进蚁群算法仿真结果的对比分析可以看出改进蚁群算法具有更强的寻优能力和稳定性,从而证明了改进蚁群算法的可行性和优越性。