近年来,随着嵌入式、自动化和人工智能等技术的发展,现代物流业呈现出数字化和智能化的趋势。仓库管理是现代物流不可或缺的一部分,其中自动导引运输车(Automated Guided Vehicle.AGV)是智能仓库中货物搬运的主要设备,它安全、高效、省力,是现代物流和工业自动化的重要组成部分,并在人工智能技术趋势的引导下,又会引起新一轮的高速发展。本文主要内容如下:(1)完成定位控制系统研究平台的搭建,包括控制系统硬件搭建、软件平台搭建、多任务及优先级设计、传感器数据采集及处理等几个方面的内容。(2)通过对基于激光和视觉定位的关键算法进行研究,结合不同传感器及定位算法的优缺点,建立了在AGV平台下基于模糊数学的多传感器组合定位性能评价体系。对几种多传感器组合定位方式进行评价,明确多传感器组合方式。(3)融合定位算法设计。根据评价结果,针对视觉定位系统在精度及鲁棒性方面的不足,提出一种基于单目相机、IMU、轮式里程计的多传感器融合定位算法。在此算法中,结合IMU预积分理论与轮式里程计进行数据融合,解决频率同步的问题;提出了一种初始化算法,恢复相机的尺度信息并对外部参数进行估计和优化;设计了融合IMU、轮式里程计和相机的图优化框架。在此框架下,对外部参数进行在线估计,推导出优化变量的雅可比矩阵具体形式,利用多种传感器信息进行位姿优化;设计松耦合的融合方式,提出IMU、里程计的融合框架,在视觉定位系统失效时提供定位功能。通过本文所设计的AGV实验平台进行融合定位算法实验,经实验证明,本文所提出的融合定位算法在精度和鲁棒性方面具有更好的定位效果。