本发明公开了基于自学习蚁群算法的条形机器人路径规划方法，其特征是该条形机器人路径规划方法包括以下步骤：步骤1环境建模；步骤2初始化阶段；步骤3初始搜索；步骤4全局更新栅格地图信息素；步骤5自学习搜索；步骤6输出规划路径。本发明针对蚁群算法计算过程做了较大改进，引入了自学习策略，对栅格法环境建模做了特殊处理，所使用的栅格法使蚁群算法在无需对障碍物单元格膨胀处理的情况下处理条形机器人路径规划问题，提供一种新的最短路径计算法，在蚁群算法中融合机器学习的思想，并有效结合信息素、启发信息、正反馈、贪婪搜索等方法提高蚁群算法路径规划的效率，条形机器人可根据自身外形完成穿越狭窄通道，以实现最短路径规划。

本发明公开了基于自学习蚁群算法的条形机器人路径规划方法，其特征是该条形机器人路径规划方法包括以下步骤：步骤1环境建模；步骤2初始化阶段；步骤3初始搜索；步骤4全局更新栅格地图信息素；步骤5自学习搜索；步骤6输出规划路径。本发明针对蚁群算法计算过程做了较大改进，引入了自学习策略，对栅格法环境建模做了特殊处理，所使用的栅格法使蚁群算法在无需对障碍物单元格膨胀处理的情况下处理条形机器人路径规划问题，提供一种新的最短路径计算法，在蚁群算法中融合机器学习的思想，并有效结合信息素、启发信息、正反馈、贪婪搜索等方法提高蚁群算法路径规划的效率，条形机器人可根据自身外形完成穿越狭窄通道，以实现最短路径规划。