本文结合AGV的单机智能化需求和Agent技术及标准体系的发展,以目前应用较广泛的JADE作为Agent开发平台,设计了一种实用的AGV Agent控制系统。设计了Agent与运动控制卡的交互、与OPC服务器交互、与数据库交互的中间件,扩展了Java Agent的功能。在运动控制卡上设计了有实时性要求的轨迹生成、运动控制、位姿估计和安全控制等行为模块,将数据库和路径规划等管理性行为设计在车载PC104工业控制计算机上。人机交互界面可作为独立的Agent驻留在上位监控计算机上。这种无中心控制系统提高了AGV的单机智能和整个AGV系统的开放性和柔性,并可方便地与自动化立体仓库(AS/RS)控制系统进行链接。通用的多点全局轨迹规划的方法较难适应AGV Agent控制系统要求,研究了两点间的轨迹规划方法。为了保证整个路径曲率连续,使AGV在过渡路径段跟踪过程中操舵角能够连续变化,并满足AGV在到达目标点处的位姿要求,推导出两点间的五次Hermite多项式曲线和五次参数曲线的计算公式,分析了这两种轨迹规划方法的优缺点,分别提出了速度和操舵控制方法。这两种方法均可实现在线轨迹生成,便于导引控制,并分别进行了仿真和实验验证。设计了以编码器、陀螺仪、磁栅尺等多传感器和组合Kalman滤波器组成的AGV惯性导航系统。采用编码器和陀螺仪经简化Kalman滤波算法进行姿态角检测,可在运动控制卡上实时处理传感器的数据融合问题,提高姿态角检测精度；为了消除AGV运行过程中的累积误差,在路径上每隔一段距离安装一对磁钉,AGV直线运动扫过磁钉时,可通过磁栅尺测量AGV中心与磁钉之间的距离并计算AGV与这对磁钉连线的夹角,系统采用扩展Kalman滤波器将推算位姿和磁钉校正位姿进行数据融合,得到更为精确位姿。扩展Kalman滤波器的矩阵运算由上位工控机计算可提高计算效率,经过实验证明这种组合导航系统能够满足要求。这种导航系统具有定位准确、成本低、安装方便等优点。车间环境障碍使得磁钉的绝对位置难以精确测量,给AGV的实际应用调试带来不便。为了实现AGV快速安装布局,采用示教方法由AGV测量并记录磁钉的位置,并在以后的重复运动中采用迭代学习方法不断更新路径段的目标值,实验证明,经若干次学习后AGV更能精确地通过磁钉,AGV跟随路径的累积误差也得到了消除。采用Q学习方法进行磁钉路径的智能规划,实现最短路径寻找,同时解决了任务调度及避障等问题。Q学习算法无须建立精确的环境模型,简化了智能体的编程,方便实用。通过对AGV Agent控制系统、轨迹规划、导引控制、导航系统及磁钉路径学习和智能规划等方面的研究,构建了一种实用的AGV控制系统。