智能化、信息化的自动搬运车(AGV)作为一种新型的无人驾驶运输设备，它在传统的物流仓储搬运装置的基础上将机械、电子、计算机等多个学科的高新技术结合在一起，并且在自动化仓库和各种商品生产车间、装配制造流水线中投产应用，提高了整个搬运系统的柔性与通用性，解决了旧式搬运方法工作效率低、人员冗余大的缺点，使自动搬运车在各种复杂的、立体化的、结构化的工作环境中得到更广泛、更实际的应用。本课题旨在确定一套在实验室应用条件下低成本、高复用的系统研究方案，通过多种传感器获取的信息，实现对周围环境信息的空间探测，对小车自身所处位置、运动方向的感知，经过数据处理、数据融合之后实现精确有效的导引和搬运功能。本文从AGV的导引技术入手，并根据车辆的机械结构及前轮转向后轮驱动的行走方式，选取了适合本设计特点的惯性导引方法，然后建立AGV的运动模型，分析其运动控制规律。结合结构化环境的特点，在车身上面及四周安装分工不同的各种传感器，实时采集周围环境的信息之后传送到主控单元中进行处理，使用多传感器信息融合技术将每一种叠加或分散的信号数据更加有效的利用起来，完成AGV的导引定位、安全避障、自主行驶、取货搬运等步骤。选取了合适的硬件及电路之后，依据系统算法思想制定软件架构并完成软件设计。在结构化的测试环境中，使用实验室现有的设备和市面上常用的元器件搭建了本次课题研究的实验平台，通过在结构化的室内环境中利用车载的陀螺仪和编码器采集AGV的偏移信息和航向信息，然后进行了AGV的导引定位测试与物料搬运实验，验证了系统惯性导引的精确度和实时性，同时还利用超声波传感器和红外传感器进行辅助的绝对定位分析与安全避障处理，将采集到的距离信息经过多数表决机制筛选和加权平均融合计算后，进行了AGV障碍物实时检测的实验，验证了系统在紧急避障情况下的稳定性和安全性。经过实验验证，搬运车可以顺利完成物料搬运任务，系统整体功能可以实现。最后对研究内容和结果进行了总结，找出了研究的缺点和不足，提出了可以进一步改进提高之处。