在智能制造战略的推进下，智能物流与仓储系统已经成为了制造业物流新的发展方向。目前，仓储物流的大多数业务已实现了自动化。然而，由于货架拣选环节任务复杂性较高，仍主要采用人工方式进行，占据了整个物流过程60%以上的工作量。拣选技术直接影响着整个仓库的拣选效率，关系到仓库成本的高低，因此备受关注。机器人操作系统ROS(Robot Operating System)的迅猛发展以及生产过程数字化的趋势为实现仓库全自动货架拣选提供了新的契机。
　　论文从自动化货架拣选的应用需求和技术难点出发，设计并实现了基于ROS的机械臂全自动货架拣选系统。系统包括两个部分，基于ROS的机械臂拣选控制系统和基于数字孪生的机械臂拣选规划系统。机械臂拣选控制系统主要用于货架环境感知和拣选任务执行，运行在物理生产环境中。为了提高控制系统可靠性、降低研发成本，本文使用架构精简、功能丰富的ROS作为基础软件框架。针对货架拣选任务中物品检测和定位的需求，系统集成了多传感器感知技术，进一步提升检测精度。机械臂拣选规划系统主要用于拣选策略规划和模拟验证，运行在数字仿真环境中。针对目前机械臂拣选系统大多难以实现在线优化算法快速验证、部署的问题，本文引入数字孪生技术，使用ROS接口完成物理世界和数字世界的准实时数据交互，实现了对动态物理环境的在线规划和快速验证。为了优化规划结果，本文提出了一种基于改进NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)算法的订单拣选策略规划方法。该方法以拣选路径最短、可执行性最高为目标，规划订单拣选顺序。拣选控制系统和拣选规划系统实时通信，协调配合，构成了具有完整物理-数字-物理生产闭环的机械臂货架拣选系统。
　　论文通过机械臂控制系统货物抓取实验、拣选规划系统性能对比实验和机械臂货架拣选系统综合实验，验证了基于ROS的机械臂货架拣选系统的可行性和有效性。