进入21世纪以来世界经济的高速发展与商品货物的大量流通,物流行业已成为经济建设中至关重要的行业之一,随之而来的是物流行业的繁荣与劳动力成本的提升,人工装车已逐渐无法满足市场需求。与此同时,工业自动化的迅速发展,使得工业机器人在包装、焊接、物流等行业逐渐代替了传统劳动力的角色。针对这种现状,我们实验室决定与校外企业共同合作研发一款自动化装车机器人,来解决目前货物装车过程中装箱任务重、效率低、劳动力成本高等问题。本课题以装车机器人运动规划的优化为核心,设计了与之配套的拆垛机构和规划装箱布局使其货物顺利装车,为其运动规划建立了运动学与动力学模型,最后选用合适的算法对其运动规划进行优化,使得机器人的装箱时间更短、能耗更低、效率更高及其运动更为平滑稳定。其相关的研究工作主要包括:（1）拆垛机构的设计与装箱布局的规划。设计出与机器人配套的合理拆垛机构,并在完成样机后通过实际调试,从而得出最优差速比使货物顺利拆垛分箱;接着对机器人的装箱问题建立数学模型,设计出装载方案后,选用遗传模拟退火算法求得较优的装箱布局规划,既提高装箱利用率也为其后续的运动规划提供基础的路径点。（2）建立运动学与动力学模型。基于装车机器人的机械结构,运用改进的D-H法则构建连杆坐标系图,得到运动学参数表并求解正逆运动学解;然后选取合适的动力学建模方案,建立动力学的方程并求解,最后采用Adams进行了仿真验证。（3）整体路径规划的优化与轨迹规划方法的确立。建立装车机器人路径规划的数学模型,应用了改进的蚁群算法去优化其路径规划。得到最优的路径点规划后,对其具体路径点间的轨迹选用了五次多项式进行规划并结合运动学对其轨迹方式进行了仿真验证。（4）基于和声搜索算法的轨迹优化。建立了轨迹规划的数学模型,将其能耗与时间作为性能指标,根据实际情况确定其加权参数,使用和声搜索算法进行优化,最后仿真分析,证明优化后的轨迹规划能有效的减少能耗、提高效率。