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针对机器人路径规划中传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种改进的蚁群算法。引入带权重因子的引导函数,对蚂蚁状态转移策略进行改进,使蚂蚁在寻优的过程中更具有导向性。在信息素更新规则中,提出一种自定义的自适应信息素挥发因子更新方法,避免蚂蚁陷入局部最优解,而不能到达全局最优解。搭建了仿真环境,通过实例对所提方法进行验证并与传统蚁群算法对比分析,结果表明:改进蚁群算法在最优路径长度和迭代次数方面表现更优,对机器人路径规划有实际工程意义。