进入二十一世纪之后,现代科学技术与智能信息化得到迅猛发展,移动机器人的研究也得到越来越广泛的关注。路径规划技术作为机器人研究领域的重点研究对象,保证进行自主导航时,实现高度智能化与安全自主移动的目标,该技术要求机器人利用各种类型的传感器,达到判断自身位置的要求,并能在包含已知或未知障碍物的环境中完成从出发点到终点的避障任务。迄今为止,国内外机器人路径规划领域已经展开更进一步的深入研究,并实现了一定的成果转换,但是由于机器人路径规划在不同维度的工作空间均存在随机性与多约束性的特点,寻求更加有效的路径规划算法依旧是国际社会讨论的热点话题。本文首先描述了蚁群的觅食过程,从巢穴出发,寻找出距食物源最短的某条路径,这恰好与机器人路径规划的物理过程有着极大的重合度,论述了蚁群算法的工作原理与数学表示,并将其应用于路径规划。其次由于蚁群算法在二维环境下路径规划初期存在信息素缺乏、盲目性大、搜索路径长度过长等问题。因此提出一种具有较强全局搜索能力,收敛速度较快的改进蚁群算法,该方法在蚁群算法的基础上引入方向性,信息素更新过程中的挥发系数采用自适应调整方式,并提出新的信息素奖惩机制。仿真实验结果表明,该改进算法具有在选择下一可走节点时更有针对性的特点,能较快地找到最优路径,提高路径规划效率。最后针对三维空间建模的复杂性,采取节点法的方式,构造了简单的点的集合来表示三维空间,提出基于改进蚁群算法方法应用于三维环境,该方法的启发式函数设计规则中不仅把最短路径距离作为权衡因子,而且将路边约束考虑其中;初始信息素的数值不再固定,寻优过程中信息素的更新采用全局与局部相结合的形式,对搜索初期方向不确定问题进行改善,信息素更新时挥发系数采取自适应方式,提高寻优效率。实验证明该算法的可行性和有效性,可以较好地改善路径规划速率。