随着现代科技信息化与智能化的快速发展,生产运输的自动化水平得到空前的进步。自动引导小车融合感知外部环境、智能化控制以及路径规划决策,已发展成为现代生产物流中不可或缺的一部分,而同步定位与地图构建技术则是实现AGV自主定位与导航的关键。本文基于ROS操作系统,以小强XQ5为主要载体,将单目视觉SLAM应用于小强XQ5的自主定位与导航中,并通过搭建小强XQ5自主导航实验平台,对本文提出的算法进行验证,主要研究工作如下:1)单目视觉里程计算法设计与位姿优化。提出了一种实时性与准确性都较好的单目视觉里程计算法,首先对获取的连续帧间图像进行预处理操作,然后融合SIFT算法与ORB算法对所处理的图像进行特征点的快速、高效提取,并在暴力匹配算法、近似最近邻算法的基础上,继续引入渐进采样一致性算法,对提取的特征点进行匹配与剔除误匹配操作,进而依据改良的非线性优化方法,通过不断迭代优化来求解最小二乘方程,准确估计AGV在连续帧间的运动位姿。通过实验验证,本文设计的单目视觉里程计具有更高的准确性和实时性,可大幅度减少误匹配,有效提高AGV定位精度。2)AGV全局路径规划。在单目视觉里程计对AGV进行精确定位的基础上,基于考虑AGV全局路径规划中的最短路径和最短耗时等因素,本文提出融合A*算法与粒子群算法的全局路径规划方法,通过构建全局栅格地图进行仿真验证。结果表明,本文提出的混合算法在全局路径的搜索过程中,运行时间、转向次数、搜索节点数、总路径成本等众多性能,均有进一步提升,从而验证本文所提出的混合算法在可获取较短路径的基础上,还具有较好的实时性。3)搭建室外模拟环境,完成AGV自主导航实验。基于改进的单目视觉里程计对AGV进行精确定位,获取稀疏点云地图,并通过不断迭代创建单目稠密地图,进而依据融合的A*算法与粒子群算法在此单目稠密地图的基础上,进行AGV全局路径规划,最后基于ROS操作系统,以小强XQ5为载体,通过在真实场景下搭建模拟实验平台验证得出,本文所研究的单目视觉SLAM应用于AGV的自主导航中具有良好的可行性。