工业物流是指在产品的制造过程中,对生产加工的工具、生产产品消耗的原材料和加工完成的成品进行运输周转的过程。将自动引导小车（Automated Guided Vehicle,简称AGV）应用于工业物流中并配合产品的生产节奏完成运输任务,能够提高运输效率,减少生产成本,进一步提高生产效率,是企业生产自动化、智能化的重要环节。AGV在工业物流的实际应用往往是多台小车协同有序的执行各个运输任务,将物品准确地运输到各个工作站点,执行过程中各台AGV的调度控制由后台调度系统完成。后台调度系统需要对小车进行运动控制和状态监控,实现小车的定位、路径规划、导航,以及任务的调度,对整个AGV系统的运输效率的提升具有重要意义。本文针对多AGV在工业物流中运输需解决的问题,查阅相关文献了解国内外相关研究进展,参考以往研究人员关于多AGV调度系统的设计方法后,开发了一套多AGV调度系统,本文对AGV的定位算法、路径规划算法和调度算法进行了研究,实现了多AGV调度系统的Web应用系统,本文研究内容如下:（1）对AGV的定位算法进行了研究,使用粒子滤波定位算法实现AGV全局定位,并设计了AGV的运动状态模型和测量观测模型,在仿真条件下多AGV定位的准确性进行了实验。（2）对AGV全局路径规划算法进行研究与改进,改进传统A*算法,对于多AGV调度过程中可能会产生的路径冲突问题,加入时间维度,提出了基于时间表的改进A*算法。测试结果表明该算法能有效避免各类路径冲突。（3）对工业物流中的多AGV调度问题,本文以加工过程中AGV整体运输时间最短和运输均衡性为目标,提出基于时间表和A*算法的混合遗传算法。对调度任务进行建模,实现车间任务和AGV的最优分配,有效提高调度效率。（4）基于上述的支撑算法,应用数据库、Web软件开发技术,在Ubuntu+ROS+Web的环境下开发了一套多AGV调度系统,系统实现数据资源存储与管理,多AGV路径规划,任务调度,AGV状态监控等功能。本文对多AGV调度系统分别进行仿真测试和真实环境实验,AGV依靠自身传感器采集的数据实现自主定位,根据调度系统派发的任务和路径规划方案执行运输任务,完成调度任务。测试小车到位情况和工作结果符合预期设计目标。