随着电商物流的快速发展,传统的人工拣选方式已经无法满足企业的发展需要,面对柔性化的作业需求,迫切需要引进一种智能化的仓储AGV来减轻工人劳动量、提高作业效率。自主导航是仓储AGV(Automated Guided Vehicle)未来的发展趋势,SLAM(simultaneous localization and mapping)技术则是仓储 AGV 实现自主导航的一种核心技术,也是当前的研究热点。本文针对传统导航方式存在的弊端,结合企业的应用需求,提出一种基于SLAM自主导航仓储AGV方案,重点对SLAM技术进行研究,主要研究内容如下:首先,针对企业目前的人工拣选模式存在的问题,结合企业的整体布局和应用需求,对仓储AGV总体方案进行设计,包括作业流程的规划以及系统架构设计、导航方案的选择、仓储AGV结构方案设计等;其次,针对实现仓储AGV自主导航的关键技术进行分析,引出SLAM问题并对其进行数学描述,围绕SLAM过程的实现建立相关的数学模型,包括仓储AGV坐标系统模型、传感器模型以及栅格地图模型,为后续SLAM方法的实现提供模型基础;再次,针对仓储AGV运行环境的导航地图构建问题,考虑到图优化SLAM方法在大范围环境中更具优势,在图优化框架下设计了一套室内SLAM建图方案,从栅格地图的预处理、局部子地图的构建、基于搜索窗的闭环检测策略以及基于SPA(稀疏姿态调整)的后端优化方法四个方面完成了整个SLAM算法的搭建,并对每个环节进行了理论分析;最后,基于ROS平台的分布式特点,搭建了 SLAM系统框架并对各个子模块进行配置,结合仓储环境的特点搭建了仿真场景,模拟AGV在仿真环境中的SLAM建图过程,建图结果表明:该SLAM方案能够建立精度较好、全局一致的环境地图,可为仓储AGV实现自主导航提供所需地图。基于SLAM的自主导航技术可以适应复杂多变的环境,降低企业在维护和改造方面的成本,具有良好的应用前景,针对SLAM技术进行研究,为仓储AGV实现自主导航提供了一定的参考价值。