随着中国经济的蓬勃发展,传统的机械式的搬运方式已经无法满足当今工业领域搬运方式日益智能化的要求。在物流、制造、仓储等行业中,对于搬运方式自动化、智能化、网络化、数字化、柔性化的需求增长迅速。叉车作为搬运的核心设备,有别于传统叉车的智能叉车已经是当前学术界与工业界的研究热点。智能叉车在可以轻松完成传统叉车工作的基础上,还可以实现精确定位,自动路径规划,目标托盘的搜索、检测、对孔、搬运、装卸等工作。本课题以实际的仓储空间为背景,根据实际需求对智能叉车进行整体控制系统的设计,主要工作分为如下几个方面:一、对实际需求的分析,发现需要解决的问题以及需要实现的目标,并给出实际解决方案,从而确定了本课题的研究重点。根据系统方案将系统合理分成多个模块,并阐述了各个模块的实现流程以及能达到的功能效果。二、为了实现搬运效率的提高,对智能叉车在仓储空间的行驶路线进行合理规划。然后根据路径规划的需求,使用到了UWB（Ultra Wide band）室内定位技术来获取准确的位置信息,并提出使用自适应卡尔曼滤波算法对UWB定位系统的数据进行优化。最后选取蚁群算法实现智能车的路径规划,并通过改进的算法提升系统性能。三、针对智能叉车搬运目标的特点,应用图像处理技术。对目标托盘进行简单预处理,然后引入基于自适应阈值的Canny算法,该算法可以很好地处理边缘信息,实现目标托盘的准确识别,准确插取。四、为实现对于智能叉车的控制的实时性,采用分数阶PID控制算法,经过仿真对比,可以发现该算法控制精度更高,响应时间更快,可以满足智能仓储空间时效性的要求。实验结果验证,本基于机器视觉的智能叉车控制系统可以实现自主定位、自动导航、自动识别等功能,具有良好的稳定性、安全性以及时效性,基本可以满足智能仓储空间对于智能叉车的要求。