自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）是一种无人驾驶的智能化搬运设备，属于移动式机器人。20世纪50年代AGV技术在美国开始得到研究，而后在世界各地都得到了深入地研究与广泛地应用，目前已经成为自动化搬运装卸所必须的工具。目前，AGV有多种导引方式，其中，磁导引方式是商业方面应用最为广泛的导引方式，但是其缺点也很明显，例如导引路径成本高、道路的维护与改造困难并且在电磁干扰严重的地方无法正常工作。视觉导引方式不但可以很好地解决上述问题，而且目前国内外对于图像处理技术的研究相当成熟，为AGV的导引奠定了良好的基础。本文在数字图像处理方面的研究主要包括图像预处理和图像特征识别，其中，图像特征识别主要包括路径和路标的识别，路径的识别主要是完成导航参数的提取，本文采用最小二乘法计算其值；对于路标的识别，本文比较了LED数字字符识别与特殊字符识别的优缺点，经过实验分析，验证出特殊字符识别方法更加准确可靠，并最终采用该方法识别路标。本文分析了视觉AGV的运动特点进行，在此基础上建立了AGV的运动学模型，并对其各运动状态进行了matlab仿真，验证了所建模型的可靠性。最后，在前期工作的基础上，本文设计了最优-模糊控制器，经过仿真对比出此算法较单一的最优控制算法与模糊控制算法可以更加实时准确地跟踪输入信号。