随着科学技术的发展和人工成本的不断增加,能够实现自动化装配、移载、分拣等功能的AGV（Automated Guided Vehicle）的发展和应用越来越受到行业的重视。路径跟踪控制技术作为AGV技术中重要的一环,其控制精度直接影响着整体任务的执行,与此同时,随着工作任务越来越复杂,对AGV的跟踪控制精度的要求也越来越高。但是,在AGV进行路径跟踪任务的过程中易受负载、外部干扰、系统参数摄动等干扰因素的影响,导致AGV的路径跟踪精度下降。为了提高在干扰环境下的AGV的路径跟踪精度,本文以轮式AGV为研究对象,基于反步法、干扰观测技术以及滑模控制技术研究AGV的路径跟踪串级控制策略,降低干扰对其路径跟踪精度的影响。主要研究内容如下:（1）分析AGV各种轮系结构,并选择两轮差速驱动AGV作为研究对象,考虑AGV的负载和外部干扰对AGV的影响,采用拉格朗日力学分析法建立AGV的运动学模型和动力学模型。（2）对AGV的水平曲线路径跟踪问题进行分析,基于AGV的运动学模型,研究局部收敛和全局收敛的路径跟踪算法。针对局部收敛算法无法达到全局任意方向跟踪的问题,提出可以沿着矢量场方向收敛的全局路径跟踪控制策略,并采用反步法的思想证明所提算法的稳定性。仿真结果表明,所提设计全局路径跟踪控制策略可以实现AGV在任意初始位姿情况下,按照所设计矢量场方向跟随给定参考路径。（3）针对AGV在实际运行过程中受到负载及外部干扰影响路径跟踪精度的问题,研究对复合干扰鲁棒的控制策略。基于AGV的动力学模型设计有限时间收敛的超螺旋干扰观测器对复合干扰进行在线估计,并将干扰估计值反馈到控制器中,从而抑制复合干扰对路径跟踪精度的影响;采用非奇异终端滑模控制算法设计有限时间收敛的力矩控制器,来提高系统的鲁棒性;针对滑模控制中的趋近过程的控制和抖振问题,将非线性函数引入趋近律的设计来提高趋近速度并抑制系统抖振现象。仿真结果表明,所设计控制策略能够提高系统的动态特性和鲁棒性,对负载及不同类型外部干扰具有很强的抑制作用。