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摘要：本发明公开了一种基于改进蚁群算法的人工智能机器人路径规划方法，涉及机器人路径规划技术领域，本发明通过在栅格地图中预选取至少两条路径，并基于分析每条路径的关键参数：能量消耗、安全性、时间效率和路径复杂度，得到预确定的最优路径，再通过预确定的最优路径得到最优起始点，通过以此分析的方式得到的最优起始点可有效作为蚁群算法的起始解，这有效缩小了蚁群算法的搜索范围，且极大减少了蚁群算法的迭代次数，从而显著提升了蚁群算法的收敛速度和效率；本发明不仅在蚁群算法效率上取得了显著进步，还在路径规划的科学性和准确性方面做出了重要贡献，为人工智能机器人在各种应用场景中的高效运行奠定了坚实的基础。

主权项：1.一种基于改进蚁群算法的人工智能机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、利用栅格法形成机器人移动的栅格地图，包括设置多组起始点栅格、一个目标点栅格、多组障碍物栅格、多组地形类型栅格；所述障碍物栅格表示不可通行区域，包括障碍物信息；所述地形类型栅格表示不同的地形类型，包括地形类型信息，所述地形类型信息中包括地形条件信息；步骤S2、对多组起始点栅格进行分析，得到最优起始点栅格；步骤S2a、根据多组起始点栅格、一个目标点栅格、多组障碍物栅格、多组地形类型栅格，随机预确定至少两条路径；步骤S2b、对预确定的至少两条路径进行分析，得到预确定的最优路径；步骤S2b1、获取用于路径分析的参数，并对每个参数的重要性进行分析，根据分析结果对每个参数进行排序，获取排序为前四的参数作为关键参数；所述关键参数为能量消耗、安全性、时间效率、路径复杂度；步骤S2b2、通过预确定的至少两条路径选取其中一条路径，并对当前路径上的关键参数进行分析，分别得到能量消耗总量、安全系数、总时间、综合复杂度值；并对能量消耗总量设定第一阈值；对安全系数设定第二阈值；对总时间设定第三阈值；对综合复杂度值设定第四阈值；步骤S2b3、当同时满足能量消耗总量小于等于第一阈值，安全系数大于等于第二阈值，总时间大于等于第三阈值，综合复杂度值小于等于第四阈值，则将当前路径输出为预确定的最优路径；当不满足上述任意条件，则将当前路径标记为非预确定的最优路径，重新选取下一条路径，并再一次执行步骤S2b2，直至得到预确定的最优路径；步骤S2c、根据预确定的最优路径，得到最优起始点栅格；步骤S3、初始化蚁群算法基本参数，并使蚁群初始化在最优起始点栅格；步骤S4、根据改进的状态转移概率选择候选栅格，蚂蚁到达下一栅格后，更新禁忌表，将当前栅格加入禁忌表；步骤S5、判断蚂蚁是否到达目标点栅格，若是，停止搜索，一次迭代结束，否则，继续执行步骤S4直到找到目标节点；步骤S6、判断迭代次数是否达到最大迭代数，若满足，则结束，输出最优路径，若不满足，则继续执行步骤S3，直到迭代次数达到最大迭代数。

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