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为解决复杂环境中机器人最优路径规划问题，本文结合增强学习和人工势场法的原理，提出一种基于增强势场优化的机器人路径规划方法，引入增强学习思想对人工势场法进行自适应路径规划．再把该规划结果作为先验知识，对蚁群算法进行初始化，提高了蚁群算法的优化效率，同时克服了传统人工势场法的局部极小问题．仿真实验结果表明，该方法在复杂环境中，对机器人的路径规划效果令人满意．