随着消费水平的不断提高,制造车间的所面临着的挑战将会越来越多。制造车间的生产效率亟需提高,而智能化正是最好的解决途径。这也符合全球推行工业4.0的背景,同时也是“中国制造2025“计划的重要组成部分。而自动引导车(Automated Guided Vehicle,AGV)作为柔性制造单元的重要环节,是智能工厂、智能制造不可或缺的一部分。本文对国内外AGV技术、国内外AGV系统和AGV路径规划方法国内外的研究现状进行了深入调研。发现在AGV的研究中,AGV的路径规划一直是一个难点和重点。当前的路径规划算法,大多是在抽象后的拓扑地图中进行的。这对于AGV路径规划算法的理论研究有很重要的意义,但拓扑地图与实际的生产车间还是有很大区别的。而随着AGV的硬件平台的不断更新,AGV本身已具有即时定位与建图的功能。本文依托深圳某制造车间仓库,结合新型的AGV,创新性的提出了AGV系统的双层路径规划框架。在AGV系统的规划决策层,基于抽象的拓扑图对AGV进行第一层路径规划,确定AGV执行任务时,所依次经过的结点;在AGV系统的AGV层,基于即时构建的占据栅格地图,在小范围内,进行动态路径规划,以解决AGV冲突。综合了传统算法理论研究的优点和新型AGV的长处。基于该框架,本文的主要研究内容如下:(1)提出了一种双层路径规划算法进行多AGV的路径规划。双层路径规划的第一层,是一种改进A星的路径规划算法。通过分析AGV在不同状态下的通行区域,对AGV进行路径规划,并在为单AGV规划的同时,减少了多AGV冲突发生的可能。双层路径规划的第二层,是一种结合了优先级策略的RRT动态路径规划算法。基于AGV实时构建的点云栅格地图,在AGV发生冲突,或遇到障碍物时,通过搜索局部栅格地图动态的求解局部路径,从而有效规避AGV间的路径冲突,并且提高了AGV系统的效率;(2)依据双层路径规划算法,构建了AGV系统。该系统主要上位机管理控制层、AGV层和通信层,是一种半混合式系统,结合了分布式系统和集中式系统的优势。上位机管理控制层集中式控制AGV,在全局的拓扑地图中为每个AGV进行第一层路径规划。在AGV层实施分布式管理,各AGV在局部栅格地图中为自己规划路径。通信层将两层连接,保证了AGV系统高效准确的运行;(3)对双层路径规划算法进行了仿真验证。先对改进后的A星算法进行了验证,将改进A星算法与A星算法、Dijkstra算法对比分析,证明了该算法搜索的效率更高,而且还显著的减少了多AGV冲突发生的可能性。然后将双层算法与其他多AGV算法进行对比,双层路径规划算法生产的路径更加优化,耗费时间远远短于其他算法,并在AGV系统中利用此算法对AGV进行了调度;(4)依据双层路径规划算法,结合openTCS的内核,开发了AGV系统。开发设计了与用户交互的显控界面。描述了系统的整个使用过程,并利用此AGV系统对单AGV和多AGV进行了调度,证实了其功能性。