随着工业文明的快速发展及陆地资源的过度开发,拥有丰富资源的海洋成为世界各国关注的焦点。人们期待应用水下无人潜器(Unmanned Underwater Vehicle,简称UUV)来加快推动海洋发展。在海底执行任务的过程中,UUV需要按照一定的路径运动到目标点,且路径规划的好坏会直接影响UUV完成任务的效率和成本。本文以蚁群算法作为重点,围绕UUV的路径规划展开。文章以寻找最优解为目标,在构建的三维环境模型中,运用改进的蚁群算法来实现UUV的全局路径规划。本文的主要工作内容为:针对地形对贴近海底工作的UUV的影响,本文基于稀疏的地形数据点建立三维海底地形模型;围绕蚁群算法的应用展开研究,结合本文的背景,提出算法在实际问题中的具体处理方式及实现步骤;针对算法中参数的影响,本文对主要参数进行分析,仿真得到最优的组合,实现基于优化参数的UUV的路径规划。针对算法收敛速度较慢、易得到局部最优等缺点,本文首先提出了改进方法,接着在不同规模的二维环境中,运用仿真验证改进方法切实可行,对仿真结果进行二次优化,在平滑转折点的同时也进一步减小了路径总长度;最后,基于构建的环境模型,应用本文的改进算法对UUV进行路径规划,并对得到的路径进行平滑处理,使路径更符合实际的航行要求。经过大量仿真发现,文中提出的改进方法能充分体现蚁群算法的优点,对规划结果的平滑处理能起到进一步的优化作用,使优化的路径满足UUV的航行要求,对保证UUV安全、高效的执行任务有重要的意义。