本文以宁煤集团煤化工厂区为研究对象,构建煤化工厂区智能机器人蚁群移动巡检模型,针对煤化工厂区中存在的路径重叠,耗时过长等问题,提出粒子群优化蚁群路径优化算法。具体研究工作内容如下:首先,针对宁煤集团煤化工厂区巡检系统为研究对象,针对原有的巡检系统中的不足,开发设计适用于煤化工厂区巡检的智能机器人巡检系统。主要从整体上分析系统构成,包括巡检系统总体构架、监控系统的全面技术架构设计和整个系统在硬件方面的设计,将这些设计与系统总体架构与巡检终端、后台管理这两种系统和通讯模块三者进行结合,最终设计出系统的总体功能。其次,针对传统移动巡检机器人采用磁导轨、固定导轨或循迹等导航方式的不足,提出采用高精度差分北斗系统和激光雷达导航的方式进行导航。对北斗卫星导航定位系统进行了介绍,并阐述了其定位原理,对巡检机器人的整体框架进行了设计,分析并设计了基于北斗导航定位系统的智能巡检机器人的硬件与软件。再次介绍了几种常用的路径优化算法,对各个算法的基本原理、算法实现流程进行介绍,分析并比较常见路径优化算法的优缺点,在分析比较常见路径优化算法的基础上,针对宁煤集团煤化工厂区智能机器人巡检过程中存在的路径重叠,耗时过长等问题,提出粒子群优化蚁群路径优化算法,该方法将利用粒子群优化蚁群算法参数,同时通过选取全局同步与精英策略相结合的信息素更新方式,在粒子间更新的同时在整个算法求解过程中持续更新的信息素的方式,这种方式可以在较短时间内保留并积累足够的环境信息,大幅度减少被调用蚁群算法迭代次数。最后,仿真验证结果表明,本文提出的粒子群优化蚁群路径优化算法在优化封闭式曲线形巡检路径过程中比普通蚁群算法及粒子群算法具有较明显的优势,在相同条件下巡检效果更优,可为煤化工厂区的安全巡检提供有益借鉴。