本文围绕粒子群优化(PSO)算法在机器人路径规划中的应用展开研究，研究过程中充分利用了粒子群优化算法的优化性能，并将其应用于优化机器人的路径规划中提高其性能。本文的主要研究内容和成果包括以下几个方面：首先，阐述了本文的选题背景与意义，介绍了机器人的发展及国内外的研究概况，还介绍了几种常用的全局和局部路径规划方法，并对其进行了系统的分析和比较，为本论文的研究工作奠定了重要的基础。其次，文中阐述了粒子群算法的产生和研究热点，详细介绍了标准粒子群算法的生物学机理、实现过程以及算法的特点，并对粒子群算法的收敛性进行了分析，还介绍了几种常用的改进的粒子群算法。第三，通过对粒子群算法的优化机理的分析，并结合机器人路径规划的应用背景，提出了一种基于平均粒距参数的粒子群优化算法。针对粒子群算法在进化过程中容易出现早熟的现象，在平均粒距不满足域值时将粒子群按照一定的比例进行初始化的操作，这样保证了进化过程中群体的多样性，增大了群体全局搜索能力，改善了算法容易出现早熟的现象。第四，详细介绍了改进粒子群算法应用于机器人路径规划的整个实现过程，通过对不同环境下的仿真实验结果分析以及将改进的粒子群算法与基本粒子群算法和其他经典粒子群算法实验结果进行比较分析，证实了本文所提出的方法在迭代过程中确实改善了粒子群的多样性，避免了种群陷入局部最优值。