随着仓储和物流行业的智能化、自动化进程加快,普通的叉车已经无法满足实际工程中的应用需求,叉车AGV应运而生。本文以叉车AGV为研究对象,主要开展结构设计和路径跟踪控制两个方面的研究。论文的主要工作如下:（1）设计了叉车AGV的整体机械结构,包括车身、前移系统、货叉以及驱动系统。运用有限元仿真方法对叉车AGV关键零部件进行强度仿真和模态分析,结果表明叉车AGV结构和材料均能满足工作条件要求。随后,运用ADAMS软件对横向稳定性进行校核分析,通过四组对比试验,验证了叉车AGV在空载、满载、满载举升三种工况下都能正常工作,不会发生侧翻现象,稳定性好。（2）分别从运动学和动力学角度,对叉车AGV进行分析,建立基于运动学和基于动力学的运动模型。其中,运动学模型是根据叉车AGV转向特性,在离散线性化后得到的状态空间模型;动力学模型则是基于横摆运动构建的线性化模型。输入条件一致的情况下,对比两种模型在ADAMS的模拟输出结果,验证了构建的叉车AGV动力学模型精度更高误差更小,并在此基础上开展后续的路径跟踪控制研究。（3）设计了叉车AGV的控制系统方案,分为硬件和软件两部分。硬件部分主要包括总体结构、主控制器以及控制系统电路;控制软件基于Lab VIEW开发,实现叉车AGV位姿初始化、过程数据管理、位置计算、路径规划、任务管理、电量管理等功能集成。（4）针对叉车AGV的路径跟踪问题,建立了一种模糊PID控制器。进一步提出了一种基于遗传算法优化的模糊PID方法,运用遗传算法对模型PID的控制规则进行优化,增加了模糊PID的响应速度和精度,并通过仿真实验验证了算法的准确性和可行性。最后在某糖厂内开展路径跟踪控制实验,首先简化建模得到工厂栅格地图,然后采用路径规划算法或者离散路径点的方式获得规划路径,应用基于遗传算法优化的模糊PID控制算法对叉车AGV进行路径跟踪控制。实验结果显示,跟踪误差能满足工厂实际要求,验证了本文路径跟踪控制算法的可行性。