路径规划是机器人导航技术研究领域的重要部分，是不可或缺的。所谓的机器人路径规划就是指在未知环境下，能够寻找出一条从起点到终点的安全路径，近年来，各国研究专家学者致力于机器人路径规划的研究中，并取得了良好的效果，研究出了许多路径规划方法，主要包括人工势场法、神经网络法、遗传算法等，这些算法在路径规划问题或者其他优化问题的应用中，都有着不错的研究成果。意大利学者M.Dorigo等人首先提出了蚁群算法，该算法的思想来源是通过蚂蚁的自催化行为得到启发的。蚁群算法被应用在许多研究领域，它不仅具有正反馈性的特点，而且还拥有并行性和较强的鲁棒性等优点，在解决机器人路径规划问题方面都有成功的应用。然而，针对该算法在机器人路径规划中的问题，蚁群算法仍存在缺点，主要是在处理问题的过程中，容易陷入局部最优解以及收敛速度比较慢。在本文中，针对机器人路径规划的问题，通过蚁群算法在机器人路径规划的应用和分析，提出了改进的蚁群算法的有效性和适用性。首先对机器人的工作空间进行环境建模，将三维的空间模型转化成二维平面，利用栅格法对二维平面做栅格划分，并以此作为机器人路径规划的环境模型。分别分析了传统蚁群算法和自适应蚁群算法在机器人路径规划问题上的应用，并且根据基本蚁群算法的优缺点，对蚁群算法进行改进。其次，针对蚁群算法在机器人路径规划上的收敛速度慢、容易陷入局部最优解的问题，为了更好的优化实验结果，因此，在每次蚁群算法的迭代寻优的过程中，引入免疫算子，即蚁群搜索的过程中，根据节点选择概率选择下一个节点，直到所有蚂蚁到达终点为止，此时构成的所有路径称为初始种群，然后经过选择，把优秀的个体选择出来之后，再经过交叉和变异，对个体上的某些基因进行改变，形成新的个体，以提高解的质量。每经过十次的循环后，通过非线性寻优的方法，选择出最优的个体。因此，改进的蚁群算法提高了在全局搜索空间的遍历性和收敛速率，避免陷入局部最优解，是一种收敛性和寻优能力都比较好的优化方法，可以得到机器人行走的最优路径。在本文中，分别在机器人的静态和动态的环境中对改进的蚁群算法进行验证分析，首先，在静态路径规划中，采集到不同规模的环境信息，通过基本蚁群算法、自适应蚁群算法和改进蚁群算法的分析比较，改进后的蚁群算法在收敛速度和最短路径方面都取得较好的结果，从而改进后的蚁群算法的有效性和适应性得到验证。其次，研究了改进蚁群算法在动态规划中的应用，首先通过Dijkstra算法在机器人工作空间中搜索出一条全局最短路径，机器人在行走的过程中，一旦检测到前方有移动的障碍物，则利用改进的蚁群算法在移动的障碍物周围寻找出局部目标点，实现动态避障的结果。