移动机器人路径规划尤其是未知环境下机器人路径规划是机器人技术中的一个重要研究领域，得到了很多研究者的关注，并取得了一系列重要成果。目前已存在许多用来解决该问题的优化算法，但是此类问题属于N-Hard问题，寻求更佳的算法就成为该领域的一个研究热点。为此，根据机器人路径规划算法的研究现状和向智能化，仿生化发展的趋势，研究了一种基于图的机器人路径规划蚂蚁优化算法。算法首先用栅格法对机器人的工作空间进行建模，并用一个状态矩阵表示其状态，由此构造出一个连通图，由一组蚂蚁在图上模拟蚂蚁的觅食行为，从而得到避碰的优化路径。最后，借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识，用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析，在此基础上，结合计算机仿真结果，证实了本文提出的算法的有效性和收敛性。
迄今为止，对于未知环境下机器人路径规划，人们已经探索出了许多有效的求解方法诸如虚拟力场法、基于学习或Q学习的规划方法、滚动窗口规划方法、非启发式方法及各类定位、导航方法等等。近年来，不少学者用改进的遗传算法、神经网络、随机树、蚁群算法等方法对未知环境下机器人路径进行了规划机器人路径规划算法向智能化、仿生化发展是一个明显的趋势.由于已有算法不同程度的存在一定局限性，诸如搜索空间大、算法复杂、效率不高等，尤其对于未知环境，不少路径规划算法的复杂度较高，甚至无法求解，根据日前的研究现状和不足，本文提出了一种用于解决未知环境下机器人路径规划的基于图的蚂蚁算法，理论分析和实验结果都证明了本文算法的有效性和收敛性本课题研究的主要内容
本文在用概格法对机器人的工作空间进行建模的基础上，用一个状态矩阵表示其状态，由此构造一个连通图，由一组蚂蚊在图上模拟蚂蚁的觅食行为，从而得到避碰的优化路径并借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析，结合计算机仿真，证明了本文算法的有效性和收敛性
