在物流系统中，装卸搬运是发生概率极高且消耗费用占物流总费用较大的部分。国内外一直在寻求机械化和智能化的搬运技术和装备，以降低搬运成本，提高物流搬运的效率。各种自动化搬运系统中，自动导引车（Automatic Guided Vehicle，以下简称AGV）具有极强的柔性且能满足复杂物料搬运的需求，越来越得到高度的关注和研究。本文以物流仓储AGV为对象,进行了旨在提高图像识别导引AGV转向识别的准确性、实时性和稳定性的研究。研究包括以下内容：（1）在分析了物流仓储AGV工作原理的基础上，结合AGV的工作环境确定了本文AGV为前轮转向后轮驱动的四轮架构，并给出了具体的构建方案。（2）应用空间机构运动学原理对物流仓储AGV独立悬架进行空间运动分析，在此基础上对转向梯形断开位置的确定进行详细的分析计算，确定断开点位置的优化函数，求出了断开点的最佳位置，使车轮绕主销摆动量最小。（3）在图像识别部分，通过对路面图像进行预处理、分割和边缘检测等操作，得到角度偏差和距离偏差e。提出了采用HSI阈值分割图像的方法，并通过实验予以验证，结果表明，基于HSI阈值分割图像的方法，对有干扰的环境得到的图像有更好的处理效果。提出了采用kirsch算子进行边缘检测，并通过对比实验予以验证，结果表明使用kirsch算子得到的图像平滑连续，纹理清晰。（4）对于物流仓储AGV这种非线性，多变量的控制对象，建模是一个非常复杂的过程，不正确的建模会导致系统的不稳定和不适当的性能指标，所以常规的控制策略难以取得满意的性能。本文采用模糊逻辑控制策略，在对模糊控制规则分析后，使用MATLAB模糊工具箱设计了一个优化的具有轨迹跟踪的AGV模糊控制器，并计算出模糊控制表以便程序查询使用。最后提出了一种基于LabVIEW的控制程序的设计方案，对于实际出现的问题给出解决方法。