物流终端设备——自动导航车(Automated Guided Vehicles,AGV)在智能物流终端系统中扮演着十分重要的作用,物流终端系统的智能化程度主要体现在AGV的智能化程度上。本文以物流终端仓储系统中的AGV为研究背景,针对适合物流仓储业务应用的机器人研究很少、国产AGV应用总体水平低的现状,提出了物流终端设备的路径规划和智能控制。本文围绕以下几个方面来研究:(1)对仓储环境进行栅格法环境建模,并利用A*算法实现AGV的最短路径搜索。为了满足AGV在仓储环境中能够安全稳定运行的要求,本文提出一种改进的A*算法,确保AGV更有效的避开仓储货架。(2)针对物流终端系统仓储环境复杂的情况,建立单舵轮AGV运动模型。通过分析,采用激光导航仪对AGV进行引导,确定AGV在仓储环境中的坐标和方位角,并解析AGV行走误差来源。为满足实时性的要求,在行走控制器、转角控制器与工控机之间采用CAN总线,同时利用旋转编码器对AGV的电机运行参数实时反馈。(3)针对AGV运行效率低和能耗耗损大的缺点,通过平滑处理优化A*算法搜索出来的路径。再次,因AGV在仓储环境中运行误差大,从而建立AGV轨迹误差模型,其中采用模糊PID算法对AGV的位置、角度误差进行控制。最后,经过matlab仿真和实验得出模糊PID算法对小车已规划好的参考轨迹能够快速跟踪,并且外部的干扰对其影响较小,因而AGV能够满足在仓储环境中安全可靠运行。(4)基于软件设计策略,设计架构包括工控机、地图数据、路径数据、任务数据、人机界面、AGV状态监控、AGV任务监控等。实时有效的路径故障监控是程序的关键,为快速解决AGV出现的故障,设计错误代码集字典,用户可根据错误代码查找相应的故障原因。(5)针对多AGV系统复杂的情况,本文采用基于有向图的多AGV路径规划算法来完全避免AGV之间的相向冲突问题,并且提高多AGV调度系统的稳定性。