自主导引／导航车(Automated Guided Vehicles, AGV)又称无人搬运车或者轮式移动机器人,是指一种能够按照预先设定的路径行驶的无人驾驶智能化运输车辆,而且AGV的轨迹跟踪控制系统是一个典型的具有非完整约束的非线性系统。在过去的几十年中,因其潜在的广泛应用前景,有关AGV的研究受到了越来越多的学者和专家的关注和重视。本文的主要研究内容是两轮差速式AGV的轨迹跟踪控制问题。首先,本文阐述两轮差速式AGV的运动学模型和动力学模型的建模过程,通过分析其动态性能特性,得到对其模型中所含的非完整约束的处理方法,以便于对AGV进行进一步的轨迹跟踪控制算法的Matlab仿真研究。其次,针对提出的AGV运动学模型分别采用Lyapunov直接法、滑模变结构控制和反步法控制来设计相应的轨迹跟踪控制律,通过选取适当的Lyapunov函数证明系统在所设计的控制律下是全局一致稳定的。并分别在Matlab/simulink的环境中对由S函数生成的给定圆形轨迹进行跟踪,仿真分析验证上述算法的控制律的有效性。同时,通过对比上述的三种控制算法发现采用反步法能够具有更好的跟踪性能。再次,为充分考虑AGV的动力学特性对轨迹跟踪控制的影响,提出双闭环控制结构以实现其位姿/力的协同控制,外环控制采用反步法来对AGV的运动学模型设计相应的姿态控制器,而内环控制则采用积分型滑模控制来对AGV的动力学模型设计相应的驱动力控制器,在驱动力控制器中采用自适应控制律来估计不确定性外界干扰,并给出AGV轨迹跟踪系统稳定性的证明。为使系统取得较好的控制特性及防止发生剧烈的抖动,在滑模控制的控制律中采用双曲正切函数替代符号函数,保证控制输入及系统状态的连续平滑,在Matlab/simulink环境中对由S函数生成的给定八字形轨迹进行跟踪,验证本文提出的双闭环控制结构及其控制算法的有效性。最后,为进一步研究智能控制算法在本文模型的应用,提出采用解耦模糊控制来实现AGV的轨迹跟踪控制思路。在合理的假设下,通过对AGV控制系统的内环动力学模型进行解耦,再分别针对解耦的子系统设计模糊控制器,通过仿真分析验证解耦模糊控制算法的优良控制性能及其鲁棒性。