随着工业4.0、工业互联网、智能制造的提出,制造企业已越来越清楚地意识到新时代企业的发展方向已成为利用物联网、人工智能和大数据等技术赋能传统制造业,把传统制造从以规模、成本、效益为第一要务,变成以定制化的体验、创新性的交付为竞争核心。“工欲善其事,必先利其器”,所以高精确度、灵活处理小批量工作的机器人及其应用,成为了至关重要的一点。本文以智能工厂车间为背景,以柔性化、精准化、智能化以及小批量化的工业生产为目标,研究以机器人为主体进行物料搬运的任务分配与路径规划等问题。具体研究内容如下:第一,在机器人控制方式分析的基础上,研究了适用于智能工厂的物料搬运机器人的控制模式。根据智能工厂生产的特点,设计采用混合控制模式,中央控制中心和机器人在任务分配与路径规划中负责不同的工作。第二,提出了基于拍卖算法的机器人任务分派方式。针对传统拍卖算法往返次数多、系统总消耗较多这一缺点,提出一种基于k-means聚类算法的组合拍卖任务分配方法,并对初始聚类中心的选取进行了改进,减少了机器人的移动路径和系统总消耗;针对生产车间需要实时加入新任务这一问题提出了改进的动态拍卖算法,既可以动态添加任务又减少了往返路径,仿真结果表明和传统的拍卖算法相比该方法可以得到更优的分配结果。第三,以机器人为主体,研究了单机器人的路径规划问题。将路径规划过程分为全局规划和局部规划,针对复杂环境中算法计算量增大这一问题提出了双向A*搜索算法规划出一条全局最优路径,提高了搜索效率;针对A*算法搜索的路径转折点多转折角度大等问题,将路径的多余冗余点去掉,结合Bezier曲线进行平滑处理得到一条利于机器人转弯的平滑最优路径。针对动态障碍物,利用人工势场法进行局部路径规划,通过加入虚拟目标点解决传统人工势场法易陷入局部极小值问题,最后将改进的A*算法和人工势场法结合,仿真验证该方法可以有效规划出一条较优路径并成功避开动态障碍物。第四,考虑多机器人搬运产生的碰撞等冲突问题,研究了多机器人搬运的路径规划问题。在单机器人路径规划研究的基础上,提出了设置机器人优先级方法,优先级低的机器人调用前文提出的改进人工势场法进行避障;在MATLAB上进行仿真,结果表明该方法可以成功解决机器人间的冲突。最后,将任务分配方法与路径规划方法结合起来形成一个完整的物料搬运总体方案;并在MATLAB上对不同搬运情形的车间进行了仿真,仿真结果表明该方案可以使机器人进行合理的任务分配并规划出较优路径,最终无碰撞地到达目标地点,验证了该总体方案的有效性和可行性。