本文针对自动引导车的体系结构、基于视觉和超声传感器信息融合的环境感知等自动引导车的关键技术进行了研究,目的是提高自动引导车智能化水平。 本文对自动引导车的研究现状进行了综述。在分析移动机器人的体系结构基础上,提出了一种基于视觉和超声传感器的自主式自动引导车体系结构,该体系结构通用性好,可根据用户的需要增减部分功能。研究了基于视觉和超声传感器的QDU-Ⅰ型自动引导车结构、传感器选择与布局,确定了其硬件及软件系统。采用了最小二乘法对超声传感器的测量值进行拟合,得到超声传感器较为精确的测距数学模型。研究了基于超声传感器阵列的障碍物位置确定方法,提出了一种采用外接圆法对测量数据进行融合处理方法,该方法减少了融合次数,计算比较简洁。采用了基于多项式的线性回归的摄像机标定方法来对畸变图像进行校正。通过QDU-Ⅰ型自动引导车摄像机标定实验,验证该标定方法可提高摄像机测量精度,满足自动引导车的使用要求。探讨了基于CCD视觉传感器的物体边缘检测方法,建立了物体与地面之间的几何表达式。进行了多传感器环境感知实验,验证了采用CCD视觉传感器和超声传感器的多传感器系统可提高自动引导车的环境感知效果。