在AGV智能立体停车库中,可以通过AGV、升降电梯、停车架等设备来实现同层或跨层的自动停车功能,使得在减小车库占地面积的同时,增加了泊车位数量,不但改善了停车难、空闲车位难找等问题,还能在一定程度上缓解道路交通的拥堵。合理的任务调度方案以及高质量的AGV路径规划是提高智能停车库系统运行效率的关键,本文从动态障碍环境下的单AGV路径规划开始,再到动态的多AGV路径规划,最后是多AGV、多升降电梯的任务调度问题。旨在AGV按规划出的最优路径行驶时,各AGV间发生碰撞的次数以及升降电梯的无效运行的时间达到最少,使系统高效地完成停取任务。首先,针对栅格法建立环境模型下AGV路径算法所得到的路径存在转向次数多、转向角度有制约等问题,论文提出了改进的AD*算法,在栅格模型的基础上,算法从栅格的顶点开始搜索,遍历与顶点相邻的所有边,得到消耗代价最低的点,并从该点继续搜索,当搜索到终点时,即可得到转向次数少且角度没有限制的最优路径,最后采用贝塞尔曲线对路径进行平滑处理。而且改进的AD*算法能适用于动态障碍环境,AGV按最优路径行驶的过程中,能够根据动态障碍物的变化,快速的调整路径,避免发生碰撞。仿真实验表明,在同样的起点和终点下改进的AD*算法所得路径更短,转向较少、转角更加顺滑。随后,针对系统中的停取车任务具有随机到达的特性导致多个AGV动态的路径规划问题,使用基于改进的冲突搜索算法进行解决,其核心是采用两层搜索策略,算法的下层使用改进的AD*算法获取各AGV的全局最优路径,而算法的上层采用增量搜索的方式获取路径冲突并将约束条件信息传递给下层进行路径调整,改进的冲突搜索算法将先执行任务的AGV路径搜索产生的临时信息保存下来,然后能够利用这些信息对后执行任务的AGV进行路径规划,并对之前的AGV的路径进行调整。仿真实验证明了所提出的算法有效性。最后,针对多AGV、多升降电梯且AGV能够进行跨层运动的任务调度问题,考虑了AGV及升降电梯的加减速,以系统中停取车任务运行时间最短为目标,并采用改进的遗传算法选择了最优升降电梯的同时,也完成了AGV与任务的匹配。