针对当前仓储物流劳动力成本高、安全性较差、效率低、失误率高等问题,本文开展了智能仓储物流机器人路径规划和导航方法的研究。本文结合国内外仓储物流机器人的发展现状,重点研究单机器人在智能仓库中的定位和导航,介绍了仓储物流机器人导航的整体流程,提出了一种基于SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与建图)的导航方式,与传统的基于视觉的二维码导航方法相比,其不用改造工厂布局,不需要地面辅助,并且机器人的运行不受光照影响。本文研究内容及成果分为以下几个部分:首先,介绍了传统仓库的作业流程,包括入库、收货、上架、预分配、拣货,集货、发货等,指出了智能仓库的优越性。综述了国内外仓储物流机器人以及移动机器人路径规划的发展现状。对比了三种经典的基于激光雷达的SLAM算法,分析了三者的优缺点。然后通过激光雷达传感器获得的数据作为SLAM算法的输入,利用基于RBPF的粒子滤波器构建实时地图,提出了一种适合仓储环境,能够用于工业级,并能够产品化的仓储物流机器人室内定位与建图方法。然后,开展了基于SLAM的仓储物流机器人导航方法的研究。把机器人的导航过程分为定位,全局规划,局部避障三个部分分别进行研究。针对定位过程中机器人绑架问题,采用自适应蒙特卡洛方法,通过随机增加粒子到粒子集合,从而在运动模型中增加一些随机状态,提升系统的鲁棒性级别;再结合全局路径规划算法A*算法和局部避障算法DWA算法,在建立好的栅格地图里面,进行动态地路径规划过程。最后,为了验证基于SLAM的导航方法可以用于安全的实际仓储环境,设计了导航实验,其中包括室内环境地图的建立,全局路径规划,动态避障三个部分。实验硬件平台采用的了Turtlebot机器人和Rplidar激光雷达,并给出了实现自主导航的硬件结构,软件平台使用了机器人操作平台ROS和自主开发的控制软件。实验结果证明,机器人在室内环境中,可以精确地规划出全局路径,到达目标点,并准确地避开中的动态和静态的障碍物。由实验结果可得,本文研究满足仓储物流机器人作业需求,具有较高的工程应用价值。