由于信息技术的不断发展,制造业改革的不断深入,为了减少人为误操作,降低企业的生产成本,提高生产效率和产品质量,产线智能化改造已成为现代工业生产的必然趋势。自动导引车以其高度自动化、安全性和灵活性等特点,在整个生产运输中发挥着非常关键的作用,因此,研究AGV技术对于这一工业自动化变革意义重大。目前AGV的导航方式主要有电磁导航、激光导航、视觉导航、惯性导航和混合导航等。综合考虑各种导航方式的优缺点,提出了惯性与视觉混合导航定位的AGV系统,本文工作内容如下:(1)设计并完成了基于惯性与视觉混合导航定位系统,包括电气设计、元件选型、软件设计,上位机界面的编写以及各个模块间的通讯搭建。(2)针对目前使用QR码导航定位系统中,出现QR码被污染无法识别的问题。为此设计了一系列的人工信标,并提出了一种基于卷积神经网络识别人工信标的方法,结果表明在信标受到污染时,AGV仍然能够较好地识别出其代表的信息,解决了信标被污染时无法读取信息的问题。(3)对惯性导航元件的输出数据进行卡尔曼滤波处理,为了进一步提高AGV导航定位精度,针对不同的信标图案,提出了一种信标定位算法,从而计算出AGV偏差角度和偏差距离,结果表明该种定位算法能够进一步地纠正惯性导航的偏差。通过测试和实验,结果表明基于惯性与视觉的AGV混合导航定位系统稳定性较高,有较好的纠偏能力,具有实际应用价值,可以进一步完善并投入实际运用。