如今随着国际船运业务量的不断提高,船舶运输行业受到了高度重视。而在这些运输公司的运营成本中,船舶备件的库存是其中非常大的一笔开支。目前,备件库存的盘点主要依靠人工完成,自动化程度非常低。不仅如此,因为备件库的空间一般比较狭小,人工盘点往往非常不便,所以自动化程度更高,更高效的盘点方法是开发者追求的目标。本文首先针对AGV机器人以及路径规划的原理和特点进行了分析和研究,然后根据本项目的实际需求,确定了本文所采用的整体设计方案。盘点机器人的硬件设计主要分为两大部分,分别为:底盘模块和升降杆模块。底盘模块又分为主控模块、通信模块、车轮驱动模块、电源模块和显示模块等几个部分。主控模块主要通过串口通信的方式实现对其他模块的控制。在硬件选型和设计完成后,又为其配套开发了对应的控制软件,保证项目软硬件的正常运行。为了方便备件库中备件的盘点和管理,本文选用Python3.6作为开发平台,开发了备件库物品信息转换为二维码的应用程序,生成的二维码图片具有良好的鲁棒性,满足机器自动盘点的需求。最后,针对盘点型机器人盘点物品过程中路径规划实时性和稳定性差的问题,以传统的蚁群算法为基础,提出了一种改进型的蚁群算法。改进型的蚁群算法包括三点优化:第一是提出了自适应的挥发系数设置方法,提高算法收敛速度。第二是对各个路径上的初始浓度做出调整,加大了起始点和终点连线附近的信息素浓度。第三是全局信息素更新时,在较短路径上加强信息素浓度,在较长路径上削减信息素浓度。本项目最终设计开发出了一套盘点机器人的下位机硬件和控制软件。另外,还对传统的蚁群算法进行了优化。经仿真实验验证,在类旅行商问题上,改进后的算法确实有更快的收敛速度,且能避免陷入局部最优解,而得到全局最优路径。