为了减小机器人的工作路径长度、提高路径规划的效率,提出了基于复合启发信息蚁群算法的栅格环境下路径规划方法。介绍了栅格模型建立方法和传统蚁群算法原理,分析了传统蚁群算法的缺陷。以待选栅格矢量与目标栅格矢量间夹角为基础,提出了两种启发信息。经分析,启发信息1具有更大的搜索范围,启发信息2具有更强的搜索方向性。将启发信息1和启发信息2以动态变化的方式融入到蚁群算法中,得到了复合启发信息蚁群算法。在(30×30)规模的栅格环境中进行仿真验证,复合启发信息蚁群算法的路径长度、迭代次数均小于传统蚁群算法和文献[11]参数优化蚁群算法,以上结果证明复合启发信息蚁群算法规划的路径质量更好、规划效率更高。