随着海运贸易的持续扩大,传统集装箱码头的运营能力已进入瓶颈,集装箱码头自动化成为全球各集装箱码头营运者的共识。AGV（Automated Guided Vehicle,AGV）作业系统与场地装卸设备的耦合性最高,复杂度最大,是制约码头运营能力的核心因素之一,对其进行相关研究具有很高的现实意义。此外,通用仿真软件对码头系统建模过于理想化、简单化、设备交互性考虑不足,仿真效果有限。本文针对码头AGV调度、路径规划以及码头可视化系统仿真进行研究。主要工作如下:在分析了国内外自动化集装箱码头发展现状、装卸工艺以及与传统码头异同点的基础上,结合RZ港定位、需求以及其它自动化码头布局的优点,设计了一种码头陆域新布局。以此布局方案为基础确定码头作业工艺,利用Unity引擎开发了RZ港集装箱码头1:1还原、支持各种工况以及作业全流程的三维可视化虚拟作业系统,为AGV系统中相关领域的研究提供了平台。以“全场作业面”策略为AGV调度的基础,利用可视化平台充分考虑了场地设备在任务转运过程中的交互性,采用“滚动时域控制”法灵活确定调度触发时机,将复杂大规模静态优化问题拆解为连续、小规模动态优化问题,以AGVs与装卸设备间总无效等待时间最小为优化目标,建立岸桥-AGV-场桥协同调度模型。此外,针对AGV调度方案的求解问题,采用粒子群算法进行研究。首先根据调度模型中场地设备的挑选原则和任务复杂度对算法的搜索空间进行初步择优处理,然后添加自适应参数保持种群的多样性和全局搜索能力。通过相关案例证明了调度模型与算法的有效性和可行性。针对码头路网动态变化、随机事件频发的特点和AGV系统稳定运行的需求,采用集中式-分布式结合的策略,设计两阶段路径规划算法。第一阶段采用带权值的动态拓扑图、AGV作业准则等启发式信息为AGV快速规划最优路径,当路网中出现堵塞路段时,AGV判断该路段是否存在于已有路径方案中,若存在,第二阶段利用粒子群优化算法重新对AGV进行路径规划以避开障碍路段。通过案例证明了该算法有效提高了AGV对动态变化路网的处理能力。