自动导引车是一种各国潜心研究的精密仪器。进入21世纪以来,它已被广泛应用于机械、物料装配、电子、化工、烟草、医疗、钢铁、汽车、民航、食品、核材料和感光材料等行业。目前,为了进一步提高自动导引车检测的准确性及跟踪检测灵活性,视觉导引的AGV(Automatic Guided Vehicle)应运而生。　　在视觉导引系统中,自动导引车及路径的检测结果的好与坏直接影响到对自动导引车的控制精度。本文主要研究基于全局视觉导引系统的自动导引车检测及路径检测技术。　　在对全局视觉导引系统的工作原理研究的基础上,本文提出了图像预处理的设计方法、自动导引车检测方法及全局路径规划方法。图像预处理方面,采用了灰度化、中值滤波、边缘检测、二值化、数学形态学算法并对其进行了实验效果验证。自动导引车的检测方面,分析了车身标志的设计思路及根据标志的特征提出具体的检测方法,通过实验验证,本文提出的检测方法的检测速度为23ms/帧。全局路径规划方面,通过摄像机得到自动导引车的工作区的全局图像,利用四叉树建模,采用 A*算法在环境模型中完成路径节点搜索,最后采用平滑路径生成算法产生平滑的路径。