作为工业自动化的重要装备,码垛机器人广泛应用于物资的搬运、装卸。近年来,随着工业自动化的不断进展,人们对码垛机器人的需求也日益增加,在实现自动导航、避障等,同时在低功耗、高效率、高精度等方面也给出了更多的需求。所以,开展码垛机器人系统的深入研究对提升码垛机器人的设计水准有很关键的意义。首先,对码垛机器人的几种方案进行对比分析,得到最终的控制方案,包括机器人本体、控制系统以及机器视觉系统,并据此仿真码垛机器人控制算法。其次,针对视觉SLAM自动导航识别算法因受环境和对象变化制约,且在识别正确率及快速性上存在的问题。在现有研究的基础上,提出一种基于灰色预测的视觉SLAM自动导航算法。利用视觉SLAM识别信息,进行收集路标数据集,给出了目标的类别与位置等信息;以此为基础,利用灰色预测训练已有数据集,采用Move It!功能包实现自动导航的求解与规划;再针对计算机视觉中传统ICP算法（Iterative Closest Point）位姿估计的噪音问题,提出一种融合ICP算法和EPn P算法（Efficient Perspective-n-Point）的位姿估计。通过分析比较ICP算法、EPn E算法的优缺点,然后针对ICP算法对点云特征点未知情况下的失真问题,提出了ICP和EPn E融合算法,将EPn E算法对噪音处理的优势引入ICP算法中,并提出了较为准确的位姿估计方法。然后,针对五次样条插值算法控制下机械臂轨迹运动中角速度、角加速度异常问题,提出一种结合滑动平均滤波算法的机械臂轨迹控制算法。以六自由度机械臂为研究对象,在五次样条插值算法的基础上,利用滑动平均滤波算法清洗五次样条插值处理下的异常数据;以及基于关节空间运动建立的递推正向动力学模型,设计了机械臂轨迹运动控制。最后,对工作空间及码垛机器人进行总结,对避障、自动导航、搬运等仿真结果进行分析。仿真实验结果表明,基于灰色预测的视觉SLAM自动导航算法对单一背景具有较强的鲁棒性和稳定性,所设计的自动导航系统中路标的拟合程度提高了50%,运动路径取得了较高的控制精度;并在未知深度下对点云的识别更为准确,验证了该算法的有效性,为机器视觉技术在人工智能产业的应用提供参考;控制系统的性能稳定可靠,达到了预定的设计目标,为中国工业码垛机器人的继续发展提供了实际意义。