AGV(Autonomous Guided Vehicle)即自动导引小车或者移动机器人,已经广泛应用于工业、物流等方面。目前工业用AGV大多还在使用磁条导引等固定路径的导引方式来确保其运行在指定的路径上,不满足柔性制造、个性化定制的要求。于是,适用于自由的、不固定路径的导引方式成为了 AGV导引(Guidance)的研究热点。另一方面随着MEMS(Micro Electro-Mechanical System),即微电子机械系统相关技术的兴起,MEMS传感器日益普及。成本高、体积大的航姿参考系统(AHRS,Attitudeand Heading Reference System)有了小型化、低成本实现的可能。将以往使用在船舶、飞机上的航姿参考系统应用于AGV导引,实现低成本、高精度的自由路径导引方式的研究很有价值。本文对使用的AGV进行了运动学分析,建立了AGV运动学模型,为AGV导引控制奠定了基础。从航姿参考系统的姿态更新算法和传感器数据融合算法出发,设计、实现出一款基于微惯性传感器的航姿参考系统,并将其应用于室内全向移动AGV的导引。分析了航姿参考系统的数学原理以及四元数法等姿态更新算法。重点讨论基于梯度下降、基于互补滤波的两种传感器数据融合算法。在此基础上,提出了基于梯度下降和互补滤波的自适应传感器数据融合算法,并且将其应用到四元数姿态更新中,用以实现姿态解算。使用Matlab/Simulink对上述算法进行仿真验证。本文在集成了 MEMS加速度计、陀螺仪和磁力计的九轴IMU(Inertial Measurement Unit)上借助提出的算法实现了微惯性航姿参考系统。为后期的AGV导引实验做准备,设计了航姿参考系统、全向移动AGV和上位机之间的通讯协议,编写了基于Qt的实验用上位机软件。依托航姿参考系统、AGV以及上位机,搭建了基于微惯性航姿参考系统的AGV导引实验平台。本文利用构建的实验平台对航姿参考系统性能以及基于航姿参考系统的AGV导引性能进行评价。实验结果验证了微惯性航姿参考系统应用于AGV或者移动机器人导引的可行性和提出的算法的正确性。