Para mejorar aún más la planificación de rutas del robot móvil en entornos dinámicos complejos, este documento propone un algoritmo híbrido mejorado al considerar la excelente capacidad de búsqueda de la optimización por colonias de hormigas (ACO) para rutas globales y las ventajas del enfoque de ventana dinámica (DWA) para la evitación de obstáculos locales. En primer lugar, establecemos un nuevo modelo de entorno dinámico basado en las características de movimiento de los obstáculos. En segundo lugar, mejoramos el ACO tradicional a partir de la actualización de feromonas y la función heurística y luego diseñamos una estrategia para resolver el problema de bloqueo. Considerando los requisitos de ruta reales del robot, se presenta un nuevo método de suavizado de rutas. Finalmente, el robot modelado por DWA obtiene información de navegación de la ruta global, y mejoramos su capacidad de seguimiento de trayectoria y su capacidad de evitación de obstáculos dinámicos al mejorar la función de evaluación. Los resultados de simulación y experimentales muestran que nuestro algoritmo mejora la capacidad de navegación del robot, la capacidad de búsqueda y la capacidad de evitación de obstáculos dinámicos en entornos dinámicos complejos y desconocidos.