近年来,随着科学技术的发展,机器人技术已经涉及到人类生活的各个领域之中。而在机器人的智能控制的研究领域中,路径规划是移动机器人在自主导航研究的重要环节之一。以往路径规划的研究主要集中在二维平面环境中进行,并取得了一定的成效。但是在解决三维空间环境的路径规划问题中,由于面临着更为复杂的空间,以及无法对地形的不确定性进行有效估量,使得在三维环境下的路径规划效果不佳。基于以上问题,本文对基本蚁群算法下的路径规划进行了深入研究,并将改进的算法应用与三维环境中,主要工作内容如下:提出了基于地形坡度和滑移预测的路径规划算法。该方法通过考虑地形和滑移度在路径规划的影响,引入了一种地形的可通过性的代价函数,对蚁群算法的适应度函数进行相互结合的方法,并在三维环境中进行了实验的仿真。实验结果表明了改进后的算法可以得到一条较为优良的路径。提出了如何进行初始信息素的分布改进。对路径搜索的启发函数进行改进,以及对路径信息素更新的策略进行改进,通过仿真软件进行了相关的实验。实验结果显示,改进后的蚁群算法在三维空间中能有效提高对最优路径的搜索能力,各项性能指标都得到了有效的提升。