Los planeadores submarinos (UGs) se aplican ampliamente a la exploración regional para encontrar objetivos potenciales. Sin embargo, el entorno marino complejo y los patrones de movimiento especiales dificultan la planificación de su trayectoria de cobertura. En este documento, se propone un nuevo algoritmo de planificación de trayectoria de cobertura de múltiples planeadores submarinos basado en la optimización de colonias de hormigas (MGCPP-ACO). Primero, de acuerdo con el radio de detección del sonar y el proceso de movimiento de los UGs, establecemos un modelo de cobertura de detección. Luego, considerando las restricciones de movimiento de los UGs y los objetivos de optimización, rediseñamos la región factible, la probabilidad de transición, la regla de actualización de feromonas y la función heurística del algoritmo ACO. Finalmente, llevamos a cabo tres grupos de experimentos. Los resultados de la simulación muestran que el MGCPP-ACO puede cubrir casi toda el área marina y adaptarse a diferentes posiciones iniciales y ángulos de dirección. Además, en comparación con el algoritmo tradicional de línea de escaneo (SCAN), el MGCPP-ACO tiene una eficiencia de cobertura más alta y un costo de cobertura más bajo.