随着“工业4.0”的提出,自动导引车作为一种智能移动机器人,将外部环境感知、智能决策、运动控制技术融为一体,承担了智能系统中物料搬运输送的任务,推动着智能工厂、智能生产和智能物流等行业飞速发展。而目前传统的AGV多使用成本高昂的激光导引、或者路径设计和规划不够灵活的有轨磁导引和视觉导引。针对上述问题,本文使用QR码作为定位模块,设计无轨导引AGV的路径,同时辅以惯性导引模块,为AGV在相邻QR码间提供位姿信息。这种混合导引的方式使AGV的定位精度更高、成本更低、路径规划和变更灵活性更高、前端编码和终端解码更加方便。主要研究工作如下:(1)针对视觉和惯性混合导引AGV的特点,完成了方案的总体设计、AGV车载控制系统和总控系统的具体方案设计;(2)为了得到AGV的实时位姿信息,确定了视觉和惯性混合导引方案,对惯性器件输出滤波后,进行速度解算、位置解算和航向解算。因为惯性导引存在累积误差,而视觉导引的精度远高于惯性导引,所以在QR码定位模块处校正惯性器件的输出;(3)由于AGV在工作过程中采集到的图像是模糊的,无法直接识别。所以首先根据惯性器件输出的AGV工作速度和工业摄相机的曝光时间估计退化函数参数,预处理采集图像,得到定位模块的ROI区域,利用L-R算法对ROI区域运动模糊复原,最后利用仿射变换原理遍历校正QR码,得到标准的QR码,用来识别工位信息。(4)设计具有双环模型的AGV模糊PID运动控制系统,使AGV具有较高的停位精度和较高的轨迹跟踪精度。(5)根据AGVS的特点,完成AGV总控系统的业务设计,包括:选定无线通信方式,制定数据格式,总控系统的调度策略、任务分配方法和路径规划设计。