粒子群算法是一种群体智能算法,通过模拟鸟类的群体行为,将寻找具体问题的最优解转化为粒子在特定空间迭代搜索过程。粒子群算法是近年来发展最为迅速的智能算法之一,在电路设计、系统辨识、模式识别、信号处理和控制决策等领域都得到了广泛的应用。移动机器人路径规划是机器人研究领域的一个重要研究课题,旨在特定物理空间内寻找一条从起始位置到目标位置的最优路径。本文针对静态环境下的移动机器人路径规划问题进行了研究。在采用栅格法建立了移动机器人的全局路径规划仿真环境的基础上,分别采用标准粒子群算法和随机粒子群算法对移动机器人的路径进行了规划仿真,并将两者的仿真结果做了比较。此外,本文提出了一种引入路径平滑度的新型路径规划最优指标函数,采用该指标函数进行了仿真,并将该仿真结果与未引入路径平滑度前的仿真结果做了比较分析。最后,本文采用MT-R型移动机器人对粒子群算法优化得出的全局路径进行了实际的验证实验,实验结果表明了粒子群算法得出的最优路径的有效性。