近年来随着智能化、现代化设备逐渐取代传统人力,物流系统的优化升级成为现代化工业必不可少的一部分。自动导航车（Automated guided vehicle,简称AGV）作为提高车间运输效率、节约生产成本的关键物流设备,能根据导航控制系统自动完成指定的运输任务,规划出的路径质量好坏直接影响着AGV小车运行的平稳性与安全性,因此,路径规划在AGV小车导航中承担着重要作用。本文将浙江省某企业压铸机装配车间作为应用环境,在国内外研究的基础上,对AGV小车路径规划算法进行研究,并通过实例进行了验证,为压铸机车间提供合理的路径规划方案。本文的主要研究内容如下:（1）对车间环境进行建模,创建AGV小车路径规划所需的环境地图。介绍了研究对象的产品特性,对零部件进行分类,在分析车间布局和各类电子地图特征的基础上,结合本文研究重点为AGV小车创建对应的电子地图。（2）用改进的A*（A-Star）算法和改进的动态窗口法作为单AGV小车路径规划算法。首先针对A*算法规划的全局路径存在大量拐点和路径不平滑等问题,提出利用拉直法去除冗余拐点,然后调整部分节点坐标,通过对A*算法规划出的路径进行二阶段优化,提高路径的平滑度;接着提出新的成本函数来调整动态窗口法的评价函数,弥补AGV小车在运行过程中容易出现不必要转向的缺陷;最后利用AGV小车在压铸机装配车间环境中进行仿真实验。（3）设计冲突搜索算法,实现对多AGV小车路径的规划。首先采用MAPF（Multi-Agent Path Finding）作为多AGV路径规划研究的问题模型,以多AGV小车运行时间总和最小为目标;考虑压铸机装配车间中其他运载工具对AGV小车运行造成的干扰情况,采用安全间隔算法（Safe-interval path planning,SIPP）保证其他运载工具运行不受阻碍,结合车间环境,利用冲突搜索算法对多AGV小车路径存在的冲突进行分类解决;采用PYTHON软件多AGV路径规划算法进行测试实验,通过对比实验结果,验证本文设计的多AGV路径规划算法在求解效率方面具有一定的优势,最后将算法应用于车间环境进行实验,验证算法能有效解决包含其他运载工具干扰的多AGV路径规划问题。