路径规划研究是机器人技术的重要组成部分，是移动机器人实现自主移动的关键所在。蚁群算法，顾名思义即是模拟蚂蚁族群行为的算法。蚁群算法的诞生最早是由来自意大利的学者M.Dorigo通过对自然界中蚂蚁觅食行为的观察分析，并以此为灵感设计的一种新型仿生进化算法。蚁群算法对于解决时问复杂度较高的离散优化问题极为擅长，基于其较强的抗干扰性、易于并行计算的能力，目前已经广泛的应用在机器人路径规划、旅行商问题、任务分配、交通调度等领域，并取得了不错的结果。　　本文是在静态环境下，利用蚁群算法进行路径规划研究。详细介绍了蚁群算法的基本原理，建立了数学模型，定义了节点转移概率、启发函数以及信息素残留等相关概念，对基本蚁群算法的改进版本进行了深入研究。利用栅格法对机器人工作空间进行环境建模，对蚁群算法模型进行部分改进以适应路径规划问题。经研究发现，传统蚁群算法在解决路径规划问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷，并且规划路径平滑性差、安全性低，不利于机器人的精确跟踪控制。　　本文提出了基于蚁群分类搜索策略的改进蚁群算法，设计了近邻启发因子和目标启发因子相结合的启发函数，并对蚂蚁种群进行分类，针对每类蚂蚁采用侧重点不同的启发搜索策略。构建了新的路径评价函数，引入了路径拐点转角参数和拐点间安全距离参数来改进路径的平滑性和安全性。并且为进一步提升分类搜索蚁群算法的性能，设计了基于多策略的分类搜索蚁群算法，其中包括基于双反馈机制的信息素更新规则以提高算法的收敛速度，基于工兵蚁策略的陷阱处理方法以避免蚁群在搜索过程中由于陷入U型陷阱而拖慢算法的运行效率，基于路径回退优化策略的路径二次优化处理办法以避免规划路径的局部路线振荡问题。仿真结果表明，分类搜索蚁群算法能够规划出更为平滑和安全的路径，且算法的收敛速度更快，证明了改进算法的有效性和可行性。