自动导向车辆AGV的研究始于20世纪50年代的美国。在发达工业国家，AGV已实现商品化，并在机械工业、自动仓库、物流中心等各个领域得到了广泛应用。 AGV的引导与控制方式是AGV的核心问题之一，所采用的引导技术主要有：电磁感应技术，激光检测技术，超声检测技术，光反射检测技术，惯性导航技术，图像识别技术和坐标识别技术等。在这些导航方式中，有线式引导的研究最早也应用最为广泛；然而视觉导航方式是最有潜力的，如此成为大量研究人员关注的热点。 对现在的图像处理技术和计算机技术而言，很难依据三维图像进行导航，而最为普遍的方式是路面上涂设白色条带状路标来标识车辆欲行驶路径，并利用机器视觉识别路径以实现车辆自主导航。 为了开展这一领域的研究，我们设计并制造了一辆用CCD识别地面铺设的条状路标而进行导航的AGV。该AGV自主导航系统主要由路径图象识别系统、行驶驱动系统、转向驱动系统、制动系统、避障系统及其它辅助系统组成。在本文中，详细的介绍了AGV的导航机理，主要包括标志线检测的图像处理算法和导航控制算法。 本文围绕AGV视觉导航技术，进行了理论和应用的研究，主要内容如下： (1)AGV总体方案设计 主要介绍了基于电子地图的视觉导航AGV的车体结构和工作原理。 (2)视觉导航AGV标志线检测算法 在标志线的检测中，对采集的图像进行预处理，其中包括小波域多尺度隐马尔可夫模型的图像去噪、双正交小波边缘检测等，然后从处理后的图像中抽取直线上的几组点，用最小二乘进行拟合，得出所需要的相关信息。 (3)定位控制器的设计 在控制部分采用了Kalman滤波最优控制器。然而由于Kalman滤波最优控制器的不足在于进行了较多的简化，使它在实际应用中受到较大限制，因此又提出一种基于驾驶员的转向行为的拟人转向控制模型。