在最近几十年里,伴随着各个行业技术的不断更新,促进了移动机器人整体性能和实用性都得到了提升,这也让移动机器人能够更好地服务于人类,无论是各个行业还是我们平常的生活,机器人都发挥着重要的作用。而路径规划技术作为移动机器人的导航技术甚至在整个移动机器人技术的重要核心技术,也更加受到广大研究学者的关注。论文首先主要对移动机器人的最近发展和研究移动机器人的重要性和使用性展开论述,接着还对移动机器人的组成结构和功能划分进行了分析,以及分析和介绍了常见的移动机器人路径规划算法及其发展趋势。本文主要论述的是蚁群算法在二维环境和三维环境中的应用。首先是对蚁群算法的基础理论进行分析,并运用TSP问题对传统蚁群算法进行深入的理解。然后在此基础上分析了传统蚁群算法的改进方案。在蚁群算法中融入了人工势场法和A*算法,以提高蚁群算法的性能,改善蚁群算法在搜索路径初期由于各条路径上信息素浓度不足容易出现的盲目性和随机性,避免随着算法迭代的深入而容易出现的局部最优路径。在Matlab软件中仿真的结果也验证了改进蚁群算法相对于传统蚁群算法的优越性。在讲述蚁群算法在二维环境中的应用之后,本文又详细论述了蚁群算法在三维环境中应用,主要是针对三维环境中的建模、搜索策略和蚂蚁在三维环境中的可视区域进行了详细的介绍。最后也在Matlab软件中进行了编程仿真验证,仿真结果也表明蚁群算法在三维环境中不仅能够进行安全避障,还能够规划出一条有效路径,进一步验证了蚁群算法广泛的应用性和较强的鲁棒性。