由于AGV的造价成本小于人工成本且可靠性高、可以代替人执行危险任务、能提高工厂的生产效率等优势,所以投入了大量人力物力研究。本文对室内复杂环境下AGV导航系统深入研究,因为系统存在易受环境影响、柔性差、运输效率低和避障效果不良等多个问题。因此,本文使用不受光线干扰的激光导航方式搭建AGV导航系统,并从建图定位和路径规划两方面深入研究。在整个激光导航系统的研究与设计实现上,本文的主要工作与贡献如下:首先,设计了AGV导航系统的整体方案并对相关理论深入研究。将导航系统剖析为多个子系统,并对关键器件选型,搭建AGV导航系统的硬件平台。介绍了ROS系统平台以及在此基础上建立的AGV导航系统的软件框架。对导航系统中用到的地图拟合模型、AGV运动学模型、雷达观测模型和坐标系转换模型进行详细说明。其次,针对建图效果差、建图效率低的问题,研究了AGV导航系统的建图定位算法并在数据集上验证了优化算法的效果。对现今普及的两种SLAM算法进行理论分析以及实验,择优选择Cartographer算法,优化了算法配置参数,提高了地图精度。将自适应栅格匹配策略融入算法,提高了建图效率。再次,针对运输效率低、避障效果差的问题,研究了AGV导航系统路径规划算法并仿真验证。根据其应用场景,分为全局和局部两种路径规划方式。在已知环境中使用粒子群算法,并调整了算法参数,引入了曲线插值,提高了搜索路径的速度,缩短了路径的长度;在未知环境下,使用APF算法,引入速度势场,并与粒子群算法结合克服原有算法的局限性,提高了避障成功的机率。最后,在真实环境下,搭建AGV导航系统进行测试。从建图效果和路径规划效果两方面进行测试分析。用Gmapping算法、Cartographer算法和本文算法扫描地图,结果表明:相对而言,本文算法在建图效果上更具优势。通过A*算法和本文算法搜索全局路径,对比结果表明本文算法路径长度更短。使用APF-PSO算法局部避障,结果表明未与障碍物发生碰撞。综上证明,本文的AGV导航系统可以承担室内复杂环境下的运输任务。