随着人工智能技术不断发展,自动化仓库在现代工业制造中发挥着越来越重要的作用。自动引导小车(Automated Guided Vehicle,AGV)作为自动化仓库智能化组成部分,具有运输平稳、调度准确等优点,对提高自动化仓库中物流运输的效率和企业的竞争力起重要作用。AGV的路径规划技术是安全高效运输货物的必要保障,所以本文首先介绍了 AGV的相关基础理论和整体结构,然后深入研究了 AGV的环境建模、路径规划和动态避障等问题。主要研究内容包括:1.首先介绍了叉车式AGV的总体结构和工作原理,设计了 AGV的系统组成,通过分析AGV的分类和车体轮式结构对AGV系统建模,介绍了 AGV的导航定位和路径规划技术,为深入研究AGV的路径规划做准备。2.通过比较多种地图建模方法的优缺点,选用栅格法建立环境地图模型,在天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)算法的基础上增加天牛只数和步长系数对其进行改进,并将改进的BAS算法应用于路径规划问题,用Matlab对定步长的BAS算法、变步长的BAS算法、变步长且多天牛的BAS算法和RRT算法四种方法规划的路径作对比,结果表明改进后的BAS算法可以更有效地解决自动化仓库中AGV的路径规划问题。3.针对多AGV系统,设计了多AGV路径规划方案,分析了多AGV的冲突类型并通过比较多种冲突调解策略,结合实际情况决定用基于优先级的动态避障策略完成多AGV的路径规划,保证多AGV可以协调运行。结果表明,基于优先级的动态避障策略是一种能够解决多AGV路径规划的可行方法。本文对AGV路径规划的研究可以为自动化仓库中的实际问题提供参考。4.从AGV上位机系统和车载系统两方面对系统进行了模块化规划和设计,软件Visual Studio 2019选用Visual C#语言作为开发语言,选用SQL Server 2012作为数据库实现控制系统软件的功能。将AGV的软硬件联调,试验测试系统的整体功能,验证了基于改进的BAS路径规划算法的有效性和实用性。