针对现实环境的全局路径规划中蚁群算法搜索精度不足且易陷入局部极值以及迭代次数过多、求解目标单一等问题，本文提出了一种双起点蚁群算法。通过模拟栅格地图，在蚁群算法的基础上将起始位置进行调整，改进了传统蚁群算法中只能固定单向移动搜索的方式，设置两个起点，并在此基础上优化了信息素的更新策略，使其能够指导下一次迭代的进程，缩短路径搜索的时间，降低蚁群算法在前期搜索中的盲目性，且随着迭代次数的增多算法在前期所能得到的解的多样性增加，提高了得到最优解的概率，还能避免算法易陷入局部最优的问题，加快算法后期的收敛速度。通过对双起点蚁群算法进行模拟实验，实验结果表明该算法具有较好的寻优性能和迭代收敛性。