AGV（Automated Guided Vehicle）作为一种自动化物料传输设备，在制造业、物流业以及自动化仓储中具有广阔的应用前景。视觉导引AGV受限于实时性、鲁棒性等问题，还没有得到广泛应用。本文在总结了国内外AGV视觉导引技术研究成果的基础上，深入研究了与AGV视觉导引相关的核心技术。本文首先对视觉导引系统展开了研究，详细阐述了视觉导引系统的工作原理和图像处理算法。为解决视觉导引AGV采用环形LED阵列光源照明时产生的非均匀光照和高光问题，提出了一种基于光照约束的图像预处理方法，实验结果表明该方法能有效提高路径特征提取的可靠性。多分支路径识别是AGV实际应用中的一个关键问题，本文针对直角转弯和圆弧转弯两种模型，提出了一种基于区域描述符和最小生成树的多分支路径识别方法，首先采用基于区域描述符的方法提取路径特征，再采用基于最小生成树的支持向量机多分类方法，得到多个分类决策面。最后，多种环境下的AGV运行测试验证了该方法的有效性和可靠性。其次，本文深入研究了双驱动AGV的多目视觉导引技术，包括多摄像机的协同标定和多目视觉协同导引技术。本文提出了一种基于运动状态的摄像机协同标定方法，该方法能够在不借助其它辅助测量设备的条件下，精确标定出摄像机视野中心相对于驱动单元的位置关系、摄像机相对于AGV坐标系的旋转角和多摄像机之间的位置关系，从而建立统一的世界坐标系。在此基础之上，本文分析了双驱动视觉导引AGV的圆弧转弯过程，得到了影响圆弧转弯运行平稳性的限制条件，并且提出了一种多目协同导引的圆弧路径优化方法，该方法能够有效地减小了双驱动AGV在圆弧转弯时的转弯半径。最后，总结了本文的主要研究工作和研究成果。并根据试验中的体会，指出了AGV视觉导引技术有待进一步研究解决的问题，期望在以后的研究中能够逐步完善、解决。