随着智能制造的快速推进、物联网和智能工厂的加快建设,智能工业机器人迎来了重要的发展机遇。自动引导车（Automated Guide Vehicle,AGV）作为一种行驶灵活、自主性高的现代化自动物流装备,为物流搬运提供了优质、高效的解决方案,是现代化智能物流系统的重要组成部分。如何实现对AGV高精度的位姿控制、运行过程中连续稳定的偏差校正以及在取货端对货物的精确装载成为影响AGV系统在相关领域大规模应用的关键问题。因此,针对工业场景下AGV系统路径规划方法和路径跟踪控制方法进行研究具有重要的工程价值和科学意义。本文以LindeL16型单舵轮堆垛AGV系统为研究对象,对工业场景下AGV系统路径规划与跟踪控制关键技术进行研究。主要工作和贡献如下:（1）对工业场景下的AGV作业路径进行分析,并根据路径特点将AGV作业路径分为:与外界环境交互少、行驶距离长、速度高、对AGV系统的稳定性和安全性要求较高的物料运输路径;以及,AGV系统需要与环境中货物托盘进行接触交互、行驶距离短、速度低、对AGV系统运行柔性和精准性要求较高的取货路径。（2）针对AGV结构化固定运输路径,采用直线和三次B样条曲线结合的路径轨线规划方法。经静态规划,生成满足AGV运动学约束的固定运输路径。解决了由于直线与普通圆弧在连接处曲率突变导致AGV进行路径跟踪作业时发生晃动的问题,保证AGV作业过程的稳定性。（3）针对AGV取货端取货路径,精准取货的需求,采用一种视觉系统辅助,以货物托盘位姿为目标驱动的自主取货方式:通过视觉系统获取目标托盘位姿,结合AGV车辆当前位姿状态,采用基于五阶贝塞尔曲线和优化的方法,自主规划出一条平滑、合理的安全取货路径。解决了由于货物托盘偏移导致的AGV车辆与货物的冲突问题,提高了 AGV系统的自主性和安全性。（4）根据AGV系统运动学模型和所规划的固定货物运输路径以及自主动态取货路径。设计了基于曲率前馈和反馈相结合的AGV路径跟踪横向控制算法,用于工业高精度场景下AGV行进过程中的偏差校正,简化了算法结构,能够满足工业AGV精确跟踪和停位控制需求。（5）最后,进行了实车实验。将所设计的算法部署到实车上,通过控制系统进行路径规划和路径跟踪测试。AGV系统可在工况需求下,规划出合理路径并可通过对路径的精确跟踪完成完整的作业流程。验证了所设计的路径规划算法和路径跟踪控制算法的在工业AGV系统上应用的可行性。对于提高单AGV系统的智能性、柔性以及路径跟踪的稳定性、精确性具有一定的参考意义。