摘要：针对传统蚁群算法在室内移动机器人全局路径规划中,存在的搜索效率低下、路径不够平滑、易陷入局部最优及死锁状况等问题,设计出一种融合改进A^(*)算法的双向搜索蚁群优化算法。首先利用改进A^(*)算法在栅格环境中快速收敛得到初始路径,构建初始信息素矩阵,并引入障碍物因子来减少蚂蚁死锁状况的发生;其次设定双向搜索蚁群优化算法规则,并改进双向搜索中的启发函数模型,引入精英蚂蚁搜索策略和自适应信息素挥发因子策略;最后利用三阶贝塞尔曲线对路径进行平滑处理。通过Pycharm平台仿真结果表明,该算法融合了A^(*)算法全局搜索能力强及蚁群算法正反馈的特性,使得融合改进后算法比传统蚁群算法和麻雀算法在路径长度上优化12.85%和7.76%,搜索时间上优化38.17%和23.46%,迭代次数上优化67.71%和54.41%,全局路径优化效果较明显。