集装箱运输的迅猛发展使得集装箱的集散地—港口的调度任务日益繁重， 自动完成从泊位到集装箱堆场的运输已成为必要。本文对集装箱自动导引小车 (AGV)的跟踪控制、点镇定控制、定位停车及路径规划等方面进行了研究， 现将全文内容概要如下： 对全轮转向、后轮驱动的AGV进行了运动学分析，导出了相应的运动学方 程；针对所采取的航标探测与惯性导航相结合的导航方式，推导了全轮转向、 后轮驱动的AGV的航位计算公式。针对现有遗传算法无法兼顾全局搜索能力与 局部搜索能力的缺点，提出了两相遗传算法，该算法使遗传算法同时具备了较 好的全局与局部搜索能力。 在对AGV的控制方面，本文提出对控制律中的参数进行优化设计的思想， 实现系统的控制性能最优化，且将系统控制量限制在允许范围内。当AGV的初 始位姿改变后，控制参数也需重新优化以达到最佳的控制效果。实验表明，对 AGV控制参数的优化能显著提高其轨迹跟踪和点镇定的精度。并进一步提出了 一种控制参数在线优化方法，该方法无需利用控制参数的导数信息(事实上也 无法获取导数的表达式)，且克服了直接用遗传进行在线优化时计算量大的缺 点。由于集装箱运输AGV的特殊引导方式，导致AGV的跟踪轨迹为离散节点。 将小车对离散节点的跟踪转化成小车对分段连续轨迹的跟踪，并根据AGV的运 动特性将对小车的直行速度v和转向角速度ω的控制律转换为对车轮的转速n 和转角β的控制律。 针对AGV存在正常工作模式(只能直线行走或绕中心转向)和停车模式(允 许AGV沿其车体方向侧向移动)的特点，将对AGV的定位停车控制分成两步 完成：首先，将处于正常工作模式的AGV引入待泊车位。为了让AGV顺利驶 入待泊车位，采用路径规划和模糊逻辑控制(FLC)相结合的手段：从AGV的当 前位置到待泊车位间规划出一条最佳行驶路径；然后，用FLC控制AGV按预 定路径行驶，并用两相遗传算法对FLC隶属度函数中的参数进行了优化以改善 定位停车精度。当AGV进入待泊车位后，让AGV进入停车模式，并编好相应 控制流程以顺利实现AGV的精确停车。 在路径规划方面，根据运行环境部分可知的特点，提出一种全局路径规划 和局部路径规划相结合的方法，以有效地利用已知环境信息，缩短小车行驶路 径，且实现AGV的有效避障；在此基础上还提出一种基于两相遗传算法的路径 再规划方法，进一步提高了AGV的运行效率。 最后，关于进一步工作的方向进行了简要的讨论。 关键词：自动导引小车，两相遗传算法，模糊逻辑控制，轨迹跟踪，点镇定，参数优化，在线优化技术，路径规划