自动导引车（Automatic Guidance Vehicle,AGV）作为智慧工厂的典型重要物流传递设备,在智能制造领域得到了广泛地应用。在复杂的生产线环境下,实现物料安全、稳定、可靠的搬运是AGV正常运行的前提,这就要求AGV具备对周围障碍物状态实时监测、准确有效避障的能力。因此,本文提出一种基于双目立体视觉的AGV避障系统,主要研究内容包括如下四点:（1）概述了双目成像原理和立体视觉的发展现状,研究立体匹配算法原理与物体边缘信息视差图,提出一种基于边缘信息自适应窗口的半全局立体匹配算法,为AGV系统测距避障提供理论基础。（2）利用了栅格法实现环境的建模,并运用传统蚁群算法完成全局路径规划。针对在环境地图中会出现意外的静态障碍物或动态障碍物,分析障碍物的运动状态和方位信息,提出一种局部地图的避障策略,提高AGV避障能力。（3）针对AGV避障系统,设计了基于麦克纳姆轮的运动底盘,采用模糊PID控制方法,实现AGV的全向运动;在Cortex-A9ARM开发板上开发了AGV控制模块,烧写Ubuntu系统,完成AGV功能软件架构的设计与实现。（4）利用搭建的AGV实验平台完成了双目测距、静态与动态避障策略、视觉导航和运动控制等方法的验证实验,并通过数据处理对本文方法进行了可行性分析。实验结果表明,本文设计的AGV系统测距误差小于3.5%,达到测距系统的性能;对障碍物成功规避率达到96.7%,控制精度较高,转弯能力较好,平均偏离误差和停位误差较小,能够实现有效地避障,满足AGV工作要求。