自动化立体仓库是现代仓储物流体系中重要的组成部分,承担着物料暂存和管理的重任。随着信息技术的发展,立体仓库在内部流转的过程中拥有极其可观的数据量,这些数据中蕴含着大量的货物信息和立体仓库自身的信息,但是存在对立体仓库仓储信息的获取和处理能力不够,货物数据实时监控能力差、货物出入库作业效率低等问题。为此,本文对立体仓库实时状态监控系统及其库位分配和货物拣选优化等问题进行了研究。（1）为提高立体仓库中数据的透明度,解决状态实时监控问题,本文对立体仓库数据特性、实时采集及状态监控的需求进行分析,设计了基于嵌入式技术的立体仓库状态监控系统的功能结构,将这些功能汇聚到入库节点、盘库节点、出库节点、物流节点和环境节点等五个节点,分别进行数据的采集与监控。根据设计的功能和状态监控节点布置,完成系统硬件选型。选择STM32F407作为主控制器,STM32F103作为物流节点的控制器,配置超高频RFID读写器、摄像头、UWB等模块,完成硬件系统集成,并对各主要硬件模块的工作原理、电气特性、占用资源等情况进行了分析。（2）基于嵌入式技术设计开发了立体仓库实时状态监控软件系统。考虑到仓库内表征仓库运行状态的数据密度大,非目标数据易被误采的问题,设计了数据过滤功能。针对采集过程中同一数据被采集多次的问题,设计了冗余数据清除功能。针对仓库移动装置定位精度低实时性差等问题,完成室内定位基站的功能及通信程序设计等工作。对摄像头、出库监测传感器、环境传感器等完成功能函数调用、数据解码与状态判断等工作,实现立体仓库QR码、电子标签、位置信息、出库信息和环境信息等实时监控的功能。（3）为了解决立体仓库库位分配及优化问题,本文以堆垛机运行时间、货架稳定性、货物相关性为性能指标,建立多目标库位分配与优化模型,设计相应编码方式和自适应遗传算法求解模型。针对出入库拣选顺序优化问题,以订单响应时间为性能指标,建立以完成出入库时间最小化为目标的优化模型,设计改进遗传算法求解模型。在MATLAB环境下,选取企业真实数据进行测试,验证自适应遗传算法和改进遗传算法的可行性。（4）本文模拟实际的立体仓库运行环境和功能需求,对整个系统及各入库节点、盘库节点、出库节点、物流车节点和环境节点等所有数据节点进行了测试。结果表明,系统运行稳定、状态监控的实时性好、采集结果的准确性高,实现了立体仓库实时状态监控及智能存取的功能,为立体仓库管理信息化和仓储信息透明化提供了一个有效的解决方案。