随着工业机器人的发展与应用，工业自动化程度逐渐提高；码垛机器人的应用，也使自动码垛装置和自动化仓库技术进入普及和发展阶段。多传感器集成和信息融合技术使机器人路径规划技术更加智能化。本文基于运动学方程分别对已知工作空间情况和未知工作空间情况的码垛机器人进行路径规划，为码垛机器人系统的实际应用提供理论依据，对机器人在军事上的运用具有借鉴意义。本文建立基于D-H坐标法的码垛机器人运动学模型，根据相邻两连杆之间的运动学关系，列出码垛机器人的运动学方程，将末端执行器的空间位置用参数方程表示，依据参数方程分析码垛机器人的工作空间；建立码垛机器人的动态静力学模型，对连杆和关节列出力平衡方程和力矩平衡方程，为码垛机器人驱动机构选择合适的伺服电机和减速器。基于马尔可夫决策过程理论，在码垛机器人的工作空间中进行安全避障的路径规划。根据码垛机器人的运动学模型，确定连杆的组合状态、组合行为、转移概率及报酬函数，使用最小二乘策略迭代算法求解最优策略，对码垛机器人的三维路径进行仿真规划。在马尔可夫决策过程模型基础上引入状态聚类思想建立分层马尔可夫决策过程模型规划路径，利用障碍物的空间位置将码垛机器人的工作空间划分为几个状态簇，以这些状态簇作为分层马尔可夫决策过程模型的状态空间，采用分层值函数迭代算法对码垛机器人的二维和三维路径进行仿真规划。对于码垛机器人不确定情况下的工作空间，建立部分可观马尔可夫决策过程模型，引入信念状态，将部分可观马尔可夫决策过程转化为基于信念状态的马尔可夫决策过程。使用激光测距仪实时检测工作空间，在线对码垛机器人路径进行规划仿真。最后，设计了码垛机器人控制系统，编写最优策略控制程序，检测以上三种模型下的码垛机器人避障能力及末端执行器的运动精确度，验证算法的可行性。