随着我国汽车保有量的不断增加,城市停车难问题日益凸显,AGV智能停车库作为缓解停车难问题的新型解决方案,受到了越来越多的关注。在AGV智能停车库中,主要依靠停车AGV来运输车辆,因此AGV的路径规划与协同调度策略的好坏直接关系到停车库能否稳定高效地运行。本文以AGV智能停车库作为研究背景,主要研究AGV的路径规划算法与多AGV协同调度策略,同时为了提高系统的运行效率,对AGV电池充电问题与停车位资源调度问题进行了研究。本文根据AGV智能停车库的布局特点,采用栅格图法构建环境模型,并在所建立的栅格图上研究路径规划算法:针对传统A*算法在地图较大的情况下运行效率过低的问题,结合所建立的环境模型的特点,对地图进行预处理;针对传统A*算法所规划的路径拐点数量过多的问题,引入预估转弯代价并为每个扩展节点设置多个父节点。针对多台AGV同时运行时可能发生冲撞和拥堵的问题,根据冲撞类型制定相应的调度策略,并使用基于时间窗法的优化策略避免交通拥堵的发生。针对AGV电池充电问题,采用离线充电为主在线充电为辅的方式,并根据离线充电与在线充电的特点,制定相应的充电调度策略。针对停车库中停车位资源的调度问题,考虑到车辆停放时长,提出了基于停放时长分配的调度策略,并将其与随机分配策略和优先选择距离取车点最近的停车位策略进行比较。通过仿真结果对比,本文对地图进行预处理后,路径规划时算法耗时相较传统A*算法最大提升近10倍,而针对拐点数量问题的处理,使用改进措施规划出来的路径的拐点数量相较传统A*算法减少了一倍以上。多AGV协同调度策略能够高效解决AGV之间的冲突,相较于传统的交通规则法,本文所使用的调度策略能够减少35%左右的任务完工时间。离线充电为主在线充电为辅的充电方式充分利用任务空闲时段进行充电,以牺牲充电频次为代价,确保了任意时间段可用AGV的数量不少于实际所需AGV的数量。在停车位资源调度问题上,本文所提出的基于停放时长分配策略在任务密集度不高、只需要少部分停车位就能满足泊车需求的情况下,性能不及优先选择距离取车点最近的停车位策略;但在任务密集度较高、停车库中大部分停车位都被使用到时的情况下,性能明显优于其他两种调度策略。因此,本文的研究内容对保证AGV智能停车库高效稳定运行和缓解城市停车难问题具有一定的意义。