随着计算机及自动化技术的不断发展,移动机器人技术在医疗器械、航空航天等诸多领域得到越来越广泛的应用。路径规划问题涉及环境感知、数据处理及动作协同等多方面跨学科技术,是移动机器人导航技术研究的重要环节之一。目前虽然提出了多种算法来解决路径规划问题,但还没有最为有效的路径规划算法。因此,需要更深入对路径规划算法进行研究。鉴于不同路径规划算法间的优势互补策略,在阐述人工势场法和蚁群算法基本原理及优缺点后,本文提出结合人工势场法和蚁群算法的势场蚁群路径规划算法,该算法创新点及所做的工作主要包含以下内容：首先,在蚁群距离启发信息基础上引入势场力的作用,将势场力作为势场蚁群算法综合启发信息的一部分,利用人工势场法中势场力的引导作用来加快蚁群算法收敛速度、提高寻优效率；其次,为平衡人工势场算法和蚁群算法在路径规划过程中的作用,引入了势场力启发信息影响系数,使得在路径规划初期降低蚁群搜索的随机性,增强势场力的引导作用,后期主要以蚁群启发信息为主,减弱势场力的引导,避免搜索过早收敛,出现早熟现象,最终使蚂蚁迅速找到到达目标位置的最优解。最后在栅格环境模型下借助MATLAB仿真软件,分别对势场蚁群算法和常规算法的路径规划进行仿真。仿真结果表明势场蚁群算法路径规划效果明显优于单一的人工势场法和蚁群算法,具有更好的收敛速度和优化精度。