随着人民整体生活水平的提高,越来越多的消费者为满足个性化需求,在家居装修时选择可自由定制的板式家具。但定制家具在定制成品过程中的难点是工人驾驶叉车的分拣方式效率低且事故率高。因此本文旨在设计一种可以全自动完成定制家具生产中人造板运输的设备,来提高定制家具生产效率并降低生产中的事故率。本文将设计一款使用在定制家具生产环境中的AGV,通过分析现阶段国内外AGV的发展趋势,对比及研究定制家具公司板料分拣运输系统的特征,确定了定制家具AGV的总体设计方案,并确定了其硬件组成及布局、行走方式、避障方式和导航方式,同时对驱动轮系及从动轮进行布局。根据使用需求选定各模块型号,绘制AGV供电系统的原理图和电机驱动系统原理图,提供电机备选方案,以树莓派3B+为控制核心搭建AGV硬件控制系统。运用Mobilenet模型优化传统目标检测模型SSD,构建全新的目标检测模型SSD-Mobilenet,分析其工作过程并推断损失函数,运用公开的Imagenet和COCO2017数据集以迁移学习的方式对SSD-Mobilenet模型进行训练。对定制家具AGV控制系统软件进行设计,确定Ubuntu MATE操作系统为系统软件的开发环境,并且搭建Python 3.5和Tensorflow编程环境,设计各功能模块对应的子程序,具体包括:避障程序、导航程序、变速控制程序等程序。搭建定制家具AGV实验平台,对控制系统进行可行性和性能检测实验,分析实验结果可知,本文设计的定制家具AGV控制系统可实现自动化行驶和避障功能,运行快速稳定,符合预期的设计要求,此系统为定制家具生产领域提供了新的发展方向。