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路径规划方法的优劣直接影响到移动机器人实际的工作能力，复杂的环境对于机器人路径规划的要求更高。针对复杂环境下蚁群算法搜索效率慢、易早敛的问题，结合势场法对其进行改进，提出基于势场优化的蚁群路径规划算法。初始解产生阶段，用势场法路径预规划获得的先验知识构造蚁群算法的信息素矩阵。寻优阶段构造综合启发函数，对蚂蚁的转移过程进行有目的地引导，同时提出参数自适应的伪随机转移策略，有助于蚂蚁寻找全局最优解。信息素更新过程中引入代价函数对路径规划结果进行平滑处理，得到适合机器人移动的最优路径。仿真结果表明，新算法明显提