移动机器人已成为科技领域最热门的研究方向之一,其应用已从传统的工业领域扩展到城市安全、国防军事、物流仓储等领域。为解决传统仓储在商品调度中出库效率低、资源消耗大等问题,本文以麦克纳姆轮智能移动机器人为平台,开展了基于任务调度和路径规划算法的研究,以实现仓储物流高效率搬运。首先,针对传统仓储“人到货”作业模式效率低的弊端,在仓储环境下,选择移动平台在“多拣货台同步拣选”作业模式下进行货物搬运,再通过ROS（Robot Operating System）获取移动平台的实时定位,并结合任务分配的改进指派算法决策模型与物流调度模型进行任务调度,从而实现任务分配的效率提升。实验结果表明,结合改进指派算法的任务调度比传统任务调度效率提升3.25%,执行代价降低5.3%。然后,在ROS与Gazebo物理仿真平台搭建的仿真实验环境下,进行路径规划研究。首先利用麦克纳姆轮移动平台的运动学模型,在Gazebo中搭建基于麦克纳姆轮的仿真移动平台。由于编码器定位存在误差,通过使用融合误差修正后的编码器和IMU（Inertial Measuring Unit）的里程计模型来进行位姿估算减少误差。因路径规划和定位依赖于详细且精确的先验地图,所以根据AMCL（Augmented Monte Carlo Localization）在激光雷达扫描生成的栅格地图上定位移动平台的当前位姿,并结合3次B样条插值法与A*全局路径规划算法为移动平台搜索一条到任务调度分配的任务位姿处的最优无碰撞路径,然后移动平台根据此最优路径,结合DWA（Dynamic Window Approach）局部路径规划算法,进行避障导航运动,直到完成任务。同时在MATLAB中,对影响路径规划执行效果的参数进行仿真测试,测试结果表明,合理的参数设置能提升路径搜索的效率和稳定性,最后将测试结果用于ROS的路径规划算法调试。最后,首先验证ROS导航系统控制仿真移动平台在已构建的ROS和Gazebo仿真实验环境下完成任务调度系统分配的任务,然后再验证ROS将运动控制指令通过TCP/IP发送到硬件移动平台上的任务执行情况。结果表明,基于麦克纳姆轮驱动的智能移动平台结合ROS的路径规划与任务调度的方案能够实现仓储物流的高效搬运,也满足在rviz工具中监测移动平台在执行任务时的定位导航的需求。