随着工业自动化的发展,AGV(Automated Guided Vehicle)已成为车间物流系统的关键设备之一。目前常用的AGV主要依赖固定磁导线导引来搬运物料,运动柔性较差,难以应对复杂多变的工作场景。柔性更强的以自由路径工作的AGV是当前的发展趋势。本文以智能小车为AGV的相似研究对象,对其室内定位、路径规划和避障技术进行了研究。为解决小车的自身定位问题,构建了1发4收的超声波室内定位系统,结合超声波和射频信号实现了 TDOA(Time Difference of Arrival)测距,并提出了改进三边定位算法,实现了小车的室内无线定位。在分析不同建模方法优缺点的基础上采用栅格法构建了已知环境地图模型,并结合多层次的优化方法实现了全局路径规划。从A*算法与蚁群算法的对比到精英蚁群算法再到蚁群模型参数优化逐步逼近最优解,Matlab仿真结果表明最优参数下获得的规划路径长度为全局最短且算法收敛速度快。搭建了小车硬件平台,研究了单目视觉定位和避障算法,借助Matlab工具箱实现了参数标定。通过约束障碍物在世界坐标系的z坐标,得出了单目视觉障碍物定位模型。在避障算法方面,通过障碍物边界和小车的位置关系确定避障方向同时使用评价函数获取避障最佳航向角。使用Processing开发了上位机软件,可在主界面对小车进行实时定位和导航轨迹追踪,并对定位和导航功能进行了测试,实验结果表明定位和导航精度均满足要求。本文所研究的室内定位、路径规划和避障算法对于AGV的导航设计具有一定的参考意义。