为了克服人工势场法的缺陷、提高其路径规划性能，提出了改进的人工势场法。分析了人工势场法原理，针对其目标不可达问题，将机器人与目标点距离引入到斥力场函数，得到了改进的斥力场函数；针对局部最小值问题，引入逃逸力；为进一步提高算法性能，使用遗传算法优化参数设置，使得规划路径更加平滑；根据环境复杂度，提出了自适应步长调节算法。使用仿真实验对改进算法进行了验证，结果表明，改进算法可以克服传统算法目标不可达、局部最小值问题，而且改进算法路径更加平滑，自适应步长算法在路径规划中行走61步到达目标，固定步长法行走145步到达目标，充分说明了改进算法的优越性。