机器人技术的持续进步与发展,移动机器人在智慧物流、服务行业和现代化工厂等方面发挥着重要的作用。路径规划问题是移动机器人技术的一个重要分支,也是研究的热点。目前,移动机器人路径规划面临着线路选择不合理、计算效能低下等问题,从而需要更为合理、有效的路径规划算法来克服存在的问题。论文主要完成以下两个方面的研究:为了提升移动机器人路径规划能力,本文基于自组织式、鲁棒性强和并行结构的蚁群算法提出一种并行分层蚁群算法,将蚁群划分为寻优层蚁群和优化层蚁群。寻优层的启发函数与A*算法进行结合,并对信息素更新规则中最优路径进行额外补偿,避免算法搜索的盲目性,促进算法加速收敛;优化层蚁群的状态转移规则添加转角评价函数,减少路径冗余。然后再通过三次B样条曲线的方法,对本文所提出的并行分层蚁群算法规划的路径进行优化,使规划的路径更为合理。利用Matlab软件在不同地图环境下开展的对比与模拟实验,证明了本文所提并行分层蚁群算法的可行性和有效性。使用ROS机器人操作系统进行轮式移动机器人建模,将本文所提算法设计为全局路径规划器,结合Gazebo三维仿真平台和Rviz可视化工具,使得移动机器人可以进行避障与路径规划。最后,采用思岚A1激光雷达、STM32控制板和MPU6050六轴传感器等硬件搭建移动机器人作为实验平台,通过设置室内环境场景,设计了室内地图构建实验和导航避障实验。通过实验结果可知,移动机器人可以进行地图构建、路径规划、导航避障功能,验证了本文所提路径规划方法的可行性。