机器人技术自上世纪60年代兴起以来,技术不断革新,应用范围不断扩大。近年来,随着人类活动空间的不断扩大,机器人技术在国防、医疗、抢险、救灾、反恐、制造业以及日常生活都有着十分广泛的应用。机器人技术的发展主要涉及到传感检测技术、语音图像识别技术以及路径规划等问题。其中,二维、三维路径规划又是提高机器人安全性、可靠性、工作效率和智能化水平的重要途径之一。本文首先介绍移动机器人路径规划问题的背景和意义,移动机器人路径规划技术的国内外发展现状以及现阶段的研究方向和热点问题。阐述了移动机器人路径规划要解决的问题：环境模型的建立,规划方法和路径搜索策略设计等。简要介绍了传统求解方法和新兴智能算法在路径规划中的应用。蚁群算法是从自然界蚂蚁觅食的行为活动中提炼出来的,对于解决移动机器人路径规划问题具有很好是适用性。本论文分析了蚁群算法的行为学和系统学特征以及在典型TSP问题上的应用。分析了蚁群算法的优缺点,针对蚁群算法的缺点采用并行策略、相遇策略、回退策略以及融合遗传算法等改进策略,避免了传统蚁群算法容易陷入局部最优的问题。最后,在改进型蚁群算法研究基础上,就移动机器人二维路径规划问题进行了系统建模,改进策略分析和仿真实验,实验结果表明该算法有效。改进蚁群算法较强的鲁棒性,具有潜在的并行性,极大改善运行效率。本论文将改进型算法进一步推广到三维环境空间,进一步验证了改进的算法在三维空间模型下的适用性。