移动机器人技术是近年来的研究热点,路径规划是移动机器人导航技术中不可缺少的重要组成部分。它要求机器人根据给予的指令及环境信息自主地决定路径,避开障碍物,实现任务目标。路径规划是移动机器人完成任务的安全保障,同时也是移动机器人智能化程度的重要标志。蚁群算法是最新发展的一种模拟昆虫王国中蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法,它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、信息正反馈等特点。如今这一新兴的仿生优化算法已经成为人工智能领域的一个研究热点。路径规划与蚁群搜索食物的过程有着天然的联系,将蚁群算法运用到路径规划中具有很大的合理性。结合移动机器人路径规划问题的特点,将基本蚁群算法的随机性概率转移和确定性转移相结合进行节点转移,更有效地利用了路径搜索的先验信息;每轮搜索循环后只对较优蚂蚁路径进行信息素更新,使蚁群的搜索行为能够较快地集中到较优解的附近,提高了算法的搜索效率;对蚂蚁在搜索路径过程中出现无后继转移节点的问题进行了处理,增强了算法在复杂障碍物环境中搜索路径的稳定性。并借鉴自动控制的思想,采用位置反馈,运动方向预测,路径重规划的方法来处理存在动态障碍物环境下的避障和路径规划问题。最后用MATLAB编写仿真程序,分别在静态和动态障碍物环境下进行仿真。仿真结果表明,该算法能够较快地在各种不同的障碍物环境里规划出一条较优的无碰撞安全路径,证明了算法的有效性。