随着机器人技术的不断发展,移动机器人在探险、航空、交通运输和娱乐等多种场合得到了广泛的应用。目前移动机器人的路径规划问题正朝着智能化和自主化发展,合理、有效、准确的路径规划算法是移动机器人研究领域的重要内容之一。本文在分析当前路径规划算法的基础上,基于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)开发移动机器人,研究了基于蚁群算法的路径规划技术,论文的主要内容为:(1)在分析当前路径规划算法的研究现状基础上,选择具有并行性、鲁棒性强的蚁群算法用于移动机器人路径规划。考虑到蚁群算法在收敛速度,全局优化等方面存在的不足,本文设计了一种基于改进多步长蚁群算法的路径搜索策略。首先,利用路径引导搜索策略确定多步长的移动路径,然后,采用多策略栅格选择机制选取下一步移动路径,最后,在进行路径连通性判断时引入安全距离系数。仿真实验表明改进的算法提高了算法的收敛速度、减小了路径成本,提高了路径平滑度和安全性。(2)针对环境中存在动态障碍物的机器人路径规划问题,设计了基于改进多步长蚁群算法和滚动窗口相结合的路径规划方法。首先利用全局规划方法规划出静态环境下的全局路径,然后在此基础上,在滚动窗口中使用局部碰撞预测和避碰策略从而实现对动态障碍物的碰撞预测和避碰。(3)搭建了一种基于ROS的三轮移动机器人实验平台,实现了移动机器人的自主移动、避障等功能,验证了本文所设计的路径规划算法的有效性。