在智能仓储行业快速发展的大背景下,国内外仓储行业掀起了一股“机器换人”的热潮,移动机器人在仓储领域的应用极大地促进了仓储行业面向智能化、机器化方向的转变。智能仓储移动机器人的快速发展,除了机械、通信、电子传感器等硬件设备必不可少之外,机器人路径规划算法更是关键所在,因此,在智能仓储移动机器人快速发展的大背景下,本文对移动机器人的路径规划算法做了深入研究。首先,针对单机器路径规划研究,设计了一种改进的蚁群算法。在该算法中,提出了一种16方向24邻域的蚂蚁搜索方式,给出了蚂蚁的移动规则;针对启发信息,结合向量夹角的思想设计了2种启发信息的计算方法,通过实验分析了两种计算方法的使用特点;在转移概率部分引入了转移概率控制参数,通过调整转移概率控制参数可以调控算法的搜索范围;通过在不同规模和类型的栅格地图环境下的仿真表明,本文设计的改进蚁群算法具有非常好的寻优效果和求解稳定性。然后,为了消除单机器人路径规划算法规划的路径上的不必要转折点,设计了3种路径平滑算法,分别是拐点平滑算法、逐点平滑算法和逐点交叉平滑算法。3种平滑算法不仅能够消除初始路径上的非必要转折点,达到平滑路径和缩短路径长度的目的,而且还能够帮助算法规划得到的路径跳出局部最优解。最后,设计了一种集中式规划模式的多机器人路径规划方法。在该方法中,以所有机器人的路径长度作为系统的评价指标,由系统为每一个机器人规划路径,保证所有机器人在运动的过程中均不存在路径冲突。在前文研究的算法基础上,通过实验仿真验证了多机器人路径规划方的有效性和可行性。