自动导引车AGV（Automated guided vehicle,AGV）在工业生产和物流领域起着越来越重要的作用,是工业生产加工和柔性生产制造系统的重要组成部分。为了扩大全自主导航的大型AGV在工业生产现场的应用,本文以某数字化装配生产线为背景,对基于视觉的AGV导航方式和多AGV无碰撞路径规划方法进行研究。其主要研究内容为AGV的路径识别、定位和路径规划三部分:根据生产现场、AGV的实际运行环境和AGV的车体结构,本文以不同颜色的色带作为AGV的行驶路径。在AGV的行驶过程中,为了能够高效,快速的实现路径图像的处理,提出了一种基于颜色进行路径识别和导航的方法。该方法通过车载相机获取AGV行驶路径图像后,对图像分别进行缩放变换、透视变换、图像颜色模式转换、图像滤波、形态学处理和拟合路径中心线操作,实时计算AGV的航向和距离偏移信息,然后将偏移信息发送给控制系统,从而实现对AGV行驶路径的实时纠正与控制。为了得到AGV当前的位置和航向信息,对AGV的行驶路径进行设计,在路径交叉点处粘贴存储坐标位置的二维码标签。AGV根据识别的颜色即可判定当前AGV的行驶方向,通过图像处理,对二维码进行识别和解析,即可得到AGV的当前位置。AGV进行生产物料配送时,需要从指定的起始位置以最短路径的方式行驶到终点位置。当现场环境中只有单辆AGV行驶时,通过改进的A*算法对AGV进行路径规划。当同一时间存在多辆AGV同时行驶时,各AGV之间互为动态障碍物,通过结合D*算法和时间窗模型,有效解决了多AGV之间的动态路径规划问题。最后,通过生产车间多次的物料配送任务,验证了本文研究的AGV视觉导航与路径规划方法的可行性,有效性和稳定性。