轮式移动机器人核心技术涵盖了控制器设计,传感器及数据融合技术,运动控制,避障路径规划等,受到了国内外研究者的密切关注。因此,本文面向仓储应用,设计并实现了一个轮式AGV系统,并对其避障路径规划进行研究,研究具有实际应用价值。论文面向仓储的应用,明确了轮式AGV主要设计目标,综合各类传感器的优点设计了基于激光雷达和超声波等多传感器的AGV的系统框架和硬件框架,设计了整套AGV的硬件控制器的原理图和PCB,根据其在仓储使用环境下对控制器的稳定性有较高要求,采取层次模块式的设计,对接口、易受干扰的元器件的布局、布线等进行了优化,从而提高了控制器的稳定性。本体的设计与实现为后续研究奠定了基础。研究了多传感器信息融合方法,针对单独使用陀螺仪或加速度计产生较大误差的缺点,使用卡尔曼滤波器有效融合了陀螺仪和加速度计传感器数据,提高了AGV角度估计的准确性。使用滑动滤波算法解决了编码器噪声较大的问题,提高了速度估计的准确性。使用了扩展卡尔曼滤波融合了加速度计、陀螺仪和编码器数据,解决了编码器产生累计误差的问题,提高了估计位姿的准确性。研究了避障路径规划问题,将改进后动态窗口算法并作为AGV的局部避障算法,通过在动态窗口评价函数的速度权重计算中引入轮式移动机器人当前速度和障碍物之间的距离信息,提高了AGV在障碍物间距较小情况下的避障安全性,和障碍物间距较大情况下的避障效率。针对在实际仓储使用中可能突然出现工作人员导致算法来不及规划避障路径导致碰撞事故的问题,提出了将顶层动态窗口算法和底层控制相结合的改进方案,解决了突发状况下的紧急避障问题。针对激光雷达传感器由于安装高度限制所导致的视野盲区,发现不了低矮物体从而导致撞上的情况,提出将超声波传感器和激光传感器相结合的避障方法,通过顶层与底层程序之间协调控制,运用在AGV的局部避障中,提高了AGV系统运行时候的安全性。在实验中构建了实验环境,对自主开发的AGV进行了系列实验测试与分析,包括小障碍物识别实验、紧急避障实验、单障碍物和多障碍物场景等避障实验。结果表明,设计的轮式AGV在动态环境中稳定运行,能够实时进行避障路径规划,并能安全到达目标点,实验也验证了论文提出的基于动态窗口算法的改进局部避障方案的可行性和安全性。