随着智能物流的不断发展,自动导引车（AGV）的研究成为了国内外众多厂商角逐发力的重点。然而目前AGV的关键技术还不能满足市场的迫切需求。因此,本文根据市场需求,在同步定位与地图构建（SLAM）技术的基础上研究并设计出了一套低成本的视觉AGV系统。论文主要工作如下:首先是路径规划A*算法的研究与优化。在对传统A*算法进行了研究后,提出了一种新的启发函数的设计方法。同时,采用最小二叉堆排序优化了算法运算时间。最后,使用Bezier曲线对算法生成的整体路径进行了平滑度优化。其中,针对单独使用Bezier曲线优化后会遇到障碍物的问题,提出了2次与3次Bezier曲线融合的算法。通过仿真分析,验证了该改进方法的可行性,更适用于AGV的路径规划。然后是SLAM定位算法的研究与优化,提出了一种EKF算法同QR码融合的定位优化算法。在基于多传感器信息融合的理论基础上,提出使用张贴简单、易于识别以及识别后易于处理的QR码技术来消除累计误差,同时研究了QR码的张贴位置、数量以及处理方式。通过后文实验结果表明,该融合算法提高了视觉定位的精度,具有较高的鲁棒性。最后是完成视觉AGV系统的整体设计与搭建,并对上文优化后的算法进行了实验验证。其中,AGV平台设计包括系统整体框架设计以及视觉AGV的导航系统的分层设计。同时,对搭建好的视觉AGV平台进行了路径规划实验和避障实验。通过实验结果表明,本文设计的视觉AGV达到了所要求的灵活性、可靠性等方面的要求,具有较高的适用性和鲁棒性。