自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)是近年来兴起的高效、稳定、灵活的无人化搬运工具,在制造业中有广泛应用。“中国制造2025”提出后,国内制造车间规模大幅提升,这使得车间物流调度中搬运任务数量变大、动态性增强、路网较为复杂,对AGV调度方法有着较高的要求。因此,探索综合调度性能优越、工程实用价值较强、适应大型生产车间的AGV调度模型及方法具有重要意义。本文研究了大型生产车间中的多AGV任务调度和单AGV路径规划两个问题,分别设计了基于MAS(Multi Agent System)的多AGV任务调度方法和改进A*算法,最后开发了一个AGV调度原型系统进行方法集成和系统状态的图形化监控与显示。首先,建立基于混合式MAS结构的模型,在此基础上提出基于锁机制的改进合同网协议并完善异常处理机制,得到基于MAS的分布式多AGV任务调度方法。通过Plant Simulation仿真实验,验证了所提方法优于未改进的MAS、FCFS、NAF和AWD。.其次,针对大型生产车间中工位多、路网杂的特点,提出了改进A*算法解决单AGV路径规划问题。通过实验验证了改进A*算法比Dijkstra算法和A*算法搜索的节点数量更少、最优路径转弯数量更少。然后,开发了一个AGV调度原型系统,在系统中集成了前两章提出的基于MAS的任务调度方法和改进A*算法,完成了图形化监控AGV位置、各传感器状态和任务完成状况的功能。最后,进行了全文总结,展望了未来研究的方向。