随着全球制造业形态与格局的发展,机器人技术及应用已经成为主要国家在科技、产业发展、战略走向等必争领域的制高点,机器人类型中最具代表性的移动机器人是一类可根据目标指令执行、协助及取代部分人类工作的机器。本文以智能仓库物流货物搬运工作状况作为移动机器人路径规划的研究背景,旨在障碍物复杂环境下使移动机器人能够准确、高效、安全、自主的探寻一条由起始位置到目标位置的无碰壁最优轨迹。首先,根据国内外机器人发展历程,论述了移动机器人在全球智能制造业中的战略高度及重要意义,并详细阐述了移动机器人路径规划的方法、应用领域以及未来的发展趋势,通过对移动机器人路径规划技术分析,为本文后续智能仓库物流货物搬运机器人路径规划研究提供了方向。然后,针对智能仓库多移动机器人路径规划的关键技术进行了研究。建立了智能仓库多移动机器人路径规划的数学模型;分析了移动机器人的控制系统、硬件系统、运动学模型;探讨了移动机器人的环境地图创建、导航、定位和路径规划方法;详细论述了移动机器人障碍物映射、冲突检测及消解等工作,为智能仓库多移动机器人路径规划算法的实现提供理论和实际支持。其次,针对传统路径规划关键技术和研究方法的不足,本文分别提出了一种改进A*算法和改进A*蚁群混合算法,改进A*算法提出了夹角法以及启发函数权重处理方法,同时引入残差平方和判定系数来衡量拟合曲线的质量,并且依据路径评价机制函数确保了所得到的平滑路径的代价值不会进一步增大,更加适用于路径规划;改进A*蚁群混合算法是先在A*算法基础上进行初始路径规划,然后根据初始路径记录的拐点分析出哪些节点在探寻过程需要改进规划,进而加入蚁群算法来优化路径轨迹,使其更适合空间复杂度较大的智能仓库工作环境。并分别基于二维/三维工作环境对两种改进的算法进行了实验仿真分析,验证了改进后算法的合理性和实用性。最后,基于Delphi7.0平台编程开发环境,开发了智能仓库移动机器人路径规划的可视化界面,并进行了系统的运行实验。通过对系统各个模块运行分析结果表明,改进A*算法和改进A*蚁群混合算法在智能仓库路径规划中能够很好的解决路径规划问题,并能有效优化路径轨迹。