随着科学技术的发展,机器人技术已经逐渐深入到人类生活的众多领域,而在机器人技术的发展中,机器人路径规划技术的研究是非常重要也是非常关键的一个方面,机器人技术的发展速度取决于路径规划技术研究的深度。目前,基于各种算法的二维平面机器人的路径规划技术已经相对比较成熟,但是在三维地形环境下的机器人路径规划技术还需要更加深入的研究。三维地形环境是模拟人类实际生活的空间,其具有随机性和突发性,是难以提前估量的,这就导致了机器人路径规划技术在三维地形环境下的应用难以展开的局面。基于此问题,本论文采用了蚁群算法来进行路径规划,并将蚁群算法应用在三维地形环境下完成路径规划任务。由于蚁群算法是一种仿生算法,所以其自身仍存在一些缺点,比如收敛速度慢,容易陷入环境中的陷阱和局部最优点等问题。为了使得蚁群算法可以更好的应用在三维地形机器人路径规划问题当中,本文提出了四条优化策略对蚁群算法进行改进,并且在二维平面环境下分别进行仿真实验和对比。结果表明,反势场法避免了蚁群陷入局部最优而停滞等问题；杂交优化策略增强了蚁群算法的全局搜索能力；自适应调整策略增强了算法的稳定性；优胜劣汰策略则加快了算法的收敛速度。鉴于单一的优化策略自身也存在一些问题,在研究三维地形环境下机器人的路径规划问题时,采取的措施是将这些优化策略相互结合,取长补短。其优化思路是先对三维地形环境进行建模,然后设计出优化算法流程。在蚂蚁寻径过程中陷入环境模型中的陷阱时,利用反势场法可以使得蚂蚁从陷阱中退出来,避免出现蚁群停滞问题；在每轮循环结束进行全局信息素更新时,利用杂交优化和自适应调整策略,保证算法的全局搜索能力,提高了较优路径被选为最优路径的概率；但是这三条策略均会增加算法的时耗性,不利于算法的快速收敛,最后利用优胜劣汰策略加快蚁群算法的收敛速度。在三维地形环境模型中的仿真表明,将优化策略结合后的蚁群优化算法和普通的蚁群算法比较,其性能得到了大大提高。该算法不仅在最优路径的质量上得到了提升,还具有很好的收敛性。在三维环境模型中的仿真实验也证明了该优化算法的有效性和可行性,有一定的理论价值和实践意义。