近年来,物流行业的不断发展对物流仓储系统的自动化程度和作业能力提出了更高的要求,人们对自动化的智能仓储系统的需求也变得越来越迫切。基于多机器人系统的智能仓储已经成为当前提高物流仓储效率的主要解决方案。目前人们对智能仓储多机器人系统的研究主要集中在对任务分配、避障和路径规划的研究上。本文在对当前比较流行的基于多机器人的智能仓储系统工作环境和工作流程等进行分析的基础上,采用栅格法建立了仓储系统地图环境模型,并根据所建立的模型提出了智能仓储系统多机器人路径规划与任务分配的方案。首先,本文根据智能仓储系统环境所具有的结构性特点对A*算法进行改进,通过对仓储地图的抽象化处理,简化了地图环境,减少了路径搜索过程中的扩展节点数,提高了系统路径规划的效率。此外,针对多机器人系统中的机器人间路径冲突问题,本文将仓库道路环境设置成有向图同时结合预约栅格,通过分布式的多机器人路径规划方式实现了多机器人间的冲突预防。为了提高多机器人系统的运行效率,本文通过建立交通拥堵地图,将机器人路径的交通拥堵代价加入到路径规划的考虑当中通过动态路径规划的方法实现了机器人对拥挤区域的躲避。然后,对智能仓储系统多机器人任务分配方法进行了研究。本文在对智能仓储系统多机器人任务分配问题进行建模的基础上,根据完成任务总路程和完成任务所用时间两个任务分配的性能指标,通过选择适当的竞价策略,设计了一种基于市场机制的智能仓储系统多机器人任务分配方法。最后,通过仿真实验在智能仓储多机器人系统仿真程序中对本文所提方法的有效性进行了验证。在仿真系统中分别采用不同的路径规划算法模拟多机器人执行任务过程,统计了不同机器人数情况下,多机器人系统完成任务的时间和完成任务总路程。实验结果表明,本文所提出的多机器人动态路径规划算法可以提高多机器人系统的工作效率;本文在进行任务分配实验时,分析了将任务分配的两个性能指标进行融合时系统任务分配的效果,实验结果表明综合考虑两个性能指标的任务分配可以得到更好的结果。