传统的物流运输效率较低且人力成本高昂,随着自动化技术水平的提高,尤其是计算机技术和机器人技术的迅猛发展,AGV(Automated Guided Vehicle)系统在各种物流领域开始广泛应用,极大地提升了物流系统的信息化水平和工作效率,降低了人力成本和对人工的依赖。在实际物流系统中,一般都需要多台AGV协调配合进行搬运工作。提升现有AGV调度和路径规划的性能,能大幅度提高整个自动化物流运输系统的效率,比单纯增加AGV数量具有更高的性价比和工程价值。此外,大规模的物流现场,AGV的数量增加必须考虑调度系统的冲突解决和协同工作问题。因此,对AGV自动运输管理系统中的多AGV调度算法和路径规划算法进行研究,为提升多AGV系统的效率和可靠性奠定良好基础。本文首先对AGV的差速模型进行运动学建模,在此基础上,研究单AGV的模糊驱动控制技术,并阐述了模糊控制器的设计方法,对控制结果进行仿真分析,进而对单AGV的路径最优搜索算法进行研究和设计。其次,对多AGV系统基于时间窗的路径规划技术以及基于有向图的规划技术进行了研究,给出了适用条件和算法流程。通过对比分析得到,并考虑到物流搬运AGV系统的工程应用实际需求和系统的稳定性,选择基于有向图的多AGV路径规划算法作为本文的自动运输管理系统的路径规划方案。基于上述基础,针对多AGV系统路径规划中的碰撞和冲突问题,本文研究在动态环境下的在线检测策略和实时监控,引入基于优先权的交通规则法处理AGV运行中的碰撞问题,并针对多AGV运行情况下的四种冲突类型,采用基于速度调节和几何路径调节相结合的策略进行冲突解决,提升系统运行的可靠性。最后,针对电力计量中心的物流应用工程需求,进行多AGV调度系统的设计和分析,对自动运输管理软件系统的开发进行了详细阐述,对数据库和系统的各功能模块给出概要设计描述,完成了最终的软件设计。通过实际运行和模拟仿真结果验证了所研究的多AGV运输管理系统的有效性。