伴随着自动导引小车AGV(Automatic Guided Vehicle)领域内技术的不断成熟,越来越多的企业将AGV应用在生产实际中。如何使多AGV系统高效并顺畅的在实际环境中运行成为关键问题,本文研究的目标就是使多AGV系统具有更快的响应速度、更高的系统效率以及无冲突的运行。首先介绍了课题的研究背景、目的及研究的主要内容,描述了AGV发展整体的概况和分类以及多AGV系统的基本组成。并对用于AGV系统路径规划所使用的算法进行研究和总结。本文在阅读并研究了相关文献的基础上,针对人机混合环境下多AGV系统的特性,将拓扑地图与动态参数结合,提出用于解决人机混合环境下交通情况复杂问题的动态参数拓扑地图。改善了离线-在线两阶段路径规划算法,该算法包括离线阶段采用Dijkstra算法对单AGV的最短路径求解,以及当路径不能满足避免冲突的情况时,采用根据带约束的多目标遗传算法对AGV进行路径的重新规划。针对车间内人机混合环境下复杂的交通情况,对多AGV系统运行的不同区域进行分析,制定出与可能出现的交通状况相对应的交通调度策略,对AGV在实际中的应用有一定的指导意义。本文在理论研究的基础上,结合某汽车企业物流搬运现状,对使用AGV代替人工操作的方案进行了改善研究,通过仿真软件对AGV进行路径规划,证明本文改善的路径规划算法大大改善了系统的柔性,效率。依据AGV系统运行现场情况,采用多AGV系统交通调度策略对该项目进行交通调度方案的确定,使用该方案进行第二次试运行,证明了本文提出的交通调度策略对AGV系统在实际中的应用具有一定的指导意义。最后,对本文所进行的研究工作做了简要的总结,并提出了进一步的研究展望。