随着人工智能技术的发展,移动机器人在生活服务、军事、娱乐、工业应用等大量场合得到了广泛应用。移动机器人的应用和发展关乎着每个人的切身利益,而路径规划技术作为移动机器人重要的研究领域被国内外学者广泛关注,路径规划技术是移动机器人完成各种重要任务的前提,目前,大量群智能算法被应用到移动机器人路径规划中,然而,传统群智能算法均存在收敛速度较慢、步长单一等问题,为了更好的解决移动机器人路径规划问题,必须对群智能算法针对性的做出相关改进。本文设计的改进自适应蚁群算法,是为了改善传统蚁群算法在路径规划中缺乏足够鲁棒性的问题,在状态转移概率公式中引入加权因子,提高算法的收敛速度。根据解的分布情况自适应地进行信息素的更新,如果通过固定地变化挥发系数,虽然可以提高全局搜索能力,但却使算法的收敛速度降低。因此,自适应蚁群算法提出一种自适应的改变信息素浓度值的方法,在多种步长选择机制下选择最优步长,提高全局搜索能力。改进后的蚁群算法较传统蚁群算法相比,能够快速找到最短路径,并具有更好的稳定性和收敛性。本文设计的变步长蚁群算法,通过改进邻接矩阵方案,实现移动机器人从单步长到变步长的跨越,可以有效解决单层及多层蚁群算法在移动机器人路径规划中存在的转折角过大且过多、对复杂环境适应能力差等多方面问题,变步长蚁群算法增加了可选节点的范围,不再局限于传统蚁群算法仅仅向周围相邻位置移动方式,变步长蚁群算法可以减短移动机器人爬行路径轨迹长度,在移动机器人路径规划之前,对信息素浓度分配采用按照优先级分配,重要栅格位置分配的信息素增加,边缘栅格节点位置以及非最优路径经过栅格节点位置的信息素减少,差异化分配信息素,对移动机器人所在栅格环境建模,以移动机器人出发点到目标点连线为基准,两侧平行向外衰减信息素,对传统蚁群算法的启发函数进行改进,优化移动机器人从出发点到目标点的启发函数计算方案,提高期望节点被选择的概率,从而使变步长蚁群算法快速收敛,完成路径规划任务。本文设计的改进变步长蚁群算法,目的是为了通过调整移动机器人在路径规划时的步长来解决移动机器人在进行路径规划时存在的局部最优、死锁、收敛速度过慢等问题,同时为了提高移动机器人应用变步长蚁群算法规划出路径的平滑度。改进移动机器人状态转移概率公式来增加部分重要节点被选择的概率,不再是传统蚁群算法中的相邻节点才被选择,设计平滑函数优化机制,实现移动机器人从单步长到变步长的跨越,减少移动机器人转角次数,对转角位置规划出一条平缓的曲线,引入平滑引导优化函数,吸引移动机器人规划出的路径轨迹逼近最优路径,缩短了移动机器人路径轨迹长度。重新制定蚁群系统信息素分配规则,将各代有效路径进行对比排序,根据路径长度的不同,按比例设置信息素浓度,同时引入信息素惩罚函数机制,有效降低移动机器人陷入局部最优的概率。改进后的变步长蚁群算法路径搜索能力大幅提升,适用于移动机器人在不同复杂场景下进行路径规划。最后搭建基于ROS的移动机器人实验平台,设计了移动机器人的硬件结构和软件结构应用于路径规划,进一步验证了改进变步长蚁群算法在路径规划方面的有效性。