近年来,在工业物联网不断发展壮大、信息技术与制造业深度融合的发展趋势下,AGVS应用领域不断扩大,对AGVS的自动化、智能化程度要求越来越高,传统集中式调度方式难以适应这种发展趋势。本文基于物联制造对离散车间环境下多AGV系统任务分配、路径规划的优化以及冲突解决进行了以下研究:首先,基于物联制造,提出了多AGV自主调度系统集中-分布式混合控制结构,分别设计了集中控制系统功能结构和具备感知与交互能力的搬运载体功能结构。其次,针对基于物联制造环境下离散车间的多AGV系统任务分配问题,分析梳理了车间任务执行流程,提出了一种基于实时信息交互的动态任务分配方法,AGV自主申请确定搬运任务,以改善传统集中控制器统一进行任务分配的缺陷,优化传统启发式动态调度分配方法。依靠AGV与集中控制系统之间、AGV之间的信息交互,以最短时间到达优先级较高任务的起点为分配原则,进而提高系统的产出效率。最后通过仿真对比实验验证了所提方法的有效性。再次,针对AGV自主规划路径问题,提出了基于物联制造结合强化学习的多AGV系统路径规划方法,离线阶段利用DQN强化学习技术生成值神经网络及其参数,实时路径规划阶段AGV实时感知其他AGV位置,使用该神经网络生成下一预行驶路径,实时性强,仿真实验表明该方法节省了任务执行时间。对AGV可能遇到的路径冲突进行了分类,为各类冲突提供了解决策略,以避免运行时发生冲突。最后,将本文所提出的调度关键技术综合应用于某省电表检定车间的多AGV系统中,开发了调度系统软件。最后通过系统仿真和实际运行验证了所提策略的有效性。