针对用于路径规划的蚁群算法收敛速度慢、计算量大、对环境变化适应性低的局限性，提出了一种新型的自适应搜索半径蚁群路径规划算法。该算法可以根据环境复杂程度自动改变寻优半径，进行最优局部目标点的获取，然后调用改进蚁群算法获取局部区域内的最优路径，再重复循环获取新的最优局部目标点，直到找到全局目标点。仿真结果表明，提出的算法能够根据障碍分布情况自动选择合适的搜索半径，完成路径的动态规划，体现出良好的环境适应能力和较好的综合路径优化性能。