本文主要针对基于双目立体视觉的自动引导车导航基础进行了研究,旨在提高自动引导车的智能化水平,以适应现代制造业发展的需要。 在分析基于双目视觉导航的自动引导车各系统的组成和原理的基础上,确定了双目视觉传感器和避障传感器的安装位置和布局。在分析摄像机标定原理和基本方法的基础上,结合QDU-Ⅱ型自动引导车双目视觉导航的特点,采用了一种基于长方体模块的立体视觉标定算法,实验表明该算法具有较高的精度,且减少了计算量,提高了导航系统的实时性。根据QDU-Ⅱ自动引导车双目视觉导航和避障的要求选择了基于特征点的匹配方法,在Visual C++6.O的开发环境下,实现了图像的预处理,特征点的提取以及特征点的匹配。在实现立体匹配的基础上,给出了空间点三维重建的方法,并运用OpenGL三维图形软件包进行了仿真实验,结果表明该方法可满足自动引导车导航的要求。采用基于栅格的自动引导车的路径规划搜索算法,并将BP神经网络算法运用到自动引导车局部路径规划当中,提高了自动引导车的导航效率。开发了QDU-Ⅱ自动引导车路径规划的仿真软件,成功地实现了自动引导车在给定环境中的动态仿真。