随着工厂转型升级,工厂自动化、智能化水平不断提升,打造智能化工厂成为许多生产企业发展的新战略。在工厂物流的智能化升级中,物流机器人是其重要一环。物流系统中,通常都是多机器人协同工作,因此,对智能工厂物流的的任务分配与路径规划研究有重要意义。首先,对工厂物流中多机器人任务分配和路径规划中涉及到的基本理论进行了研究,将工厂物流问题分解为任务分配和任务间路径规划两部分进行求解,并在其基础上完成了多机器人任务分配与路径规划系统的总体方案设计。其次,针对工厂中的多机器人任务分配过程中任务分配阶段通信时间过长和通信链路的局限性的问题,提出了一种基于改进一致性协调的多机器人任务分配方法。该方法通过获得任务投标阶段相同出价机器人编号,将相同出价机器人分为一组,建立组内和组间双重通信交流机制,并加入电量约束条件,以保证算法的结果更符合实际。然后利用仿真实验对比验证,实验结果表明该算法在任务分配中的时间消耗更少且规划结果更优。然后,针对机器人路径规划中大多算法有收敛速度慢和收敛不足的问题,本文提出了一种改进型异构双种群蚁群算法。该改进中种群间通过启发协同信息素进行交流,协同信息素不直接参与信息素更新,并根据任务间环境的复杂度动态影响算法的信息素浓度,从而提高算法的路径搜索效率,减少陷入局部最优解的可能。通过仿真验证了本算法在路径规划中能有效跳出局部最优解,且得到的路径收敛长度更短。最后,搭建了多机器人任务分配与路径规划系统并在其上面完成了测试实验。系统有生产计划模块,任务分配模块和机器人状态监控模块。在搭建的系统上进行了任务分配与路径规划实验。实验结果表明,本文所研究的多机器人任务分配与路径规划算法的运行时间更少、路径总长度更短,具有一定的实用性。