本论文的所有工作得到国家自然科学基金（51265039）以及广东省产学研资助项目（2010B090400267）的资助。随着工业生产和物资流通的全球化，被称作“第三利润源泉”的物流问题已经成为相关领域人们关注的热点，而以自动引导小车（AGV）为主体的工业物流系统随之成为各有关企业关注的焦点。机器视觉与传感技术的飞速发展，使研制智能型AGV成为可能。本文在研究与总结前人的成果基础上，提出了一种基于视觉引导的AGV车载系统设计方案，通过融入机器视觉技术和多传感器信息融合技术对传统AGV进行了智能化升级，实现了AGV视觉引导、自主避障、车辆跟踪等功能。本文主要工作内容与成果如下：首先，论述了AGV现有引导方式并加以比较，在研究与总结了国内外AGV发展现状的基础上，提出了基于视觉引导的AGV车载系统的可行设计方案。在综合考虑了生产成本、质量、运行效率及实际应用环境的此基础上，建立了该系统的总体决策框架。并利用该决策框架对提出的可行方案进行评价，得出优化方案。其次，搭建了视觉引导硬件平台，并通过对视觉传感器采集到的图像序列进行处理、分析与识别，获得引导标识线、工位标识点、障碍物等信息，以此作为AGV运动控制的输入量，再通过仿真对图像识别算法进行了可靠性验证。再次，改进了现有视觉引导AGV的功能，增添了智能避障功能。通过综合AGV前端视觉传感器采集的障碍物信息与车体四周超声波传感器测量的障碍物距离信息，构成了智能避障信息基础，通过模糊控制方式进行避障，测试结果表明，该系统能够达到智能避障的目的，可以满足工业应用要求。最后，通过实验验证了视觉引导模块寻线引导功能与智能避障模块的障碍物检测性能。本文所研究的基于视觉引导的AGV车载系统是对传统型号进行了功能性的升级，融入了机器视觉与传感技术，为智能AGV的发展与推广起到了有益的促进作用。