栅格环境下蚁群算法规划出的移动机器人路径存在运行慢、路径弯多、转折次数多、局部最优等问题。为获得较优路径，提出了惯性蚁群算法。在传统蚁群算法规划的路径上，采用惯性优化原理，对每一个节点进行遍历，当两个节点间的优化路径上无障碍物时，将中间节点删除，换成优化路径。根据优化信息，动态调整信息素挥发系数，提高了算法环境适应能力。仿真结果表明，相比传统蚁群算法，惯性蚁群算法能更快地找到较优路径，能有效优化路径质量。