AGV作为一种物料自动搬运和装卸的高智能机器人,可以减少人工作业成本,是自动化仓储系统有效的物流运输手段。因此,对AGV系统中的自主定位和导航技术,车体的智能控制技术等进行深入研究具有重要的理论意义和实际应用价值。本文针对基于激光雷达室内SLAM的自主移动AGV控制系统展开研究,通过建立AGV坐标系,分析AGV的里程计运动模型,激光雷达观测模型,并用MATLAB对栅格地图更新算法进行了仿真,验证了算法的建图效果;针对由于粒子退化而导致的基于粒子滤波的SLAM算法会产生较大的位姿估计误差问题,本文通过对粒子滤波定位算法中的基础理论贝叶斯滤波进行推导,分析了粒子退化产生的原因,对粒子滤波中的重采样算法进行研究,在粒子滤波器中设计了几种不同的重采样方法,并在MATLAB软件下进行定位仿真实验,根据仿真实验结果,选择效果更好的基于MSV重采样算法的粒子滤波器。接着,引入并研究了常规的RBPF-SLAM算法,在此基础上研究了混合提议分布,并提出基于MSV重采样的改进RBPF-SLAM算法,在MATLAB上编写程序进行仿真实验,验证了改进算法的有效性;为保证AGV运动控制的精度,采用模糊PID控制算法,并结合MATLAB/Simulink进行仿真实验,验证了控制器的有效性。本文以工控机Jetson TK1和STM32F407为主控制器,采用单线激光雷达和里程计为主要传感器,搭建基于激光SLAM的自主移动AGV控制系统实验平台。通过对AGV的建图效果对比实验、AGV的行驶速度跟踪实验和定位偏差对比实验进行分析,验证了改进RBPF-SLAM算法的有效性和可靠性,满足AGV运动控制的行驶速度和定位偏差的指标要求。