自动引导车在非结构化的环境中具有自动驾驶功能，其有着广泛的应用价值。在自动引导车的研究中，导航技术是其中的关键技术之一。标识线导航，由于引导路径的设置和变更相对容易、技术成本和费用低，并且与其它视觉方法如三维视觉识别技术相比，图像的处理速度快，控制实时性较好，因而成为自动引导车导航的一个主要发展方向。针对标识线导航，本文以两轮驱动自动引导车为研究对象，提出了基于线性模型的路径识别算法，解决了图像处理过程中的噪声消除、边缘提取、车体的位置信息分析等问题。仿真计算结果表明该算法能够满足自动引导车导航控制系统的要求。跟踪控制技术是自动引导车研究中的另一个关键技术。因而，如何设计出一种跟踪误差小、动态响应快、能适应多种复杂环境、且具有较好鲁棒性能的控制系统是十分重要的。最优控制在转向角度较小时，跟踪性能稳定，其缺点是不能适应较大角度的转向控制；模糊控制可以通过专家的经验来灵活控制被控对象，但是控制策略无法覆盖所有情况。基于此，本文提出了一种模糊最优集成的控制系统，实现了模糊控制和最优控制的优势互补。各种复杂环境下的仿真计算结果均表明，该控制系统使自动引导车具备对各种路径跟踪的适应能力，具有较好的抗噪声干扰能力和控制效果。 为验证理论分析和仿真结果，自行研制了带有视觉导航系统的自动引导车实验平台，并开发了实时控制软硬件，在多种工况下进行自动引导车跟踪控制实验。其结果表明自行设计的自动引导车视觉导航控制系统，可以有效地进行实时控制，且具有跟踪误差小，动态响应快等特点。