随着我国互联网技术以及制造业的快速发展,电子商务行业迅速崛起,为满足现代仓储物流货物量大、品类多、周期短等状况的需求,柔性制造系统及仓储自动运输系统得以快速发展,也在很大程度上促进了智能仓储系统的发展。现阶段AGV（Automated Guided Vehicle,AGV）虽然在仓储作业中被广泛应用,但对多AGV的调度及控制仍存在技术难题,在多AGV作业时往往会遇到拥堵、死锁、路径冲突等问题,为此本文以智能仓储为研究对象,基于在线式实时监控的调度模式,对智能仓储系统的环境建模,AGV的路径规划、任务调度问题进行了深入研究,提出了一种高效的智能仓储多AGV的控制策略。本文主要工作如下:针对基于智能仓储的多AGV的控制策略,首先为得到全局最优的协调方案,确定了对多AGV系统采用集中式控制模式,研究分析了仓储环境建模方法,对栅格法建立的环境地图无法完全适应障碍物大小的问题,做了障碍物栅格膨胀优化处理,且为提高AGV移动的安全性,对其在栅格地图中的移动方式设置了约束条件;然后,分析比较了三种单AGV路径规划算法——Dijkstra算法、A-STAR算法和蚁群算法,针对Dijkstra算法无法规划出两点间所有最短路径的局限性,引入变长数组对其进行了改进,改进后能够搜索到栅格地图中两栅格点之间的所有最短路径;随后,研究了多AGV系统的任务调度与冲突检测,确定了以距离和转弯次数作为复合指标的任务调度指标,分析了多AGV间发生冲突的条件,将时间窗模型与Dijkstra算法融合,提出了一种基于时间窗防冲突的改进Dijkstra算法,该算法能够规划出AGV间无冲突最短路径;最后,分析研究了多AGV发生冲突时的调度策略,在传统等待策略的基础上,引入了备选路径选择,综合考虑了等待策略和更换路径策略的耗时,并使用MATLAB软件对整个控制策略进行了验证,结果表明优化后的策略能够有效的规划出多AGV系统的无冲突最短任务路径。本文针对智能仓储的多AGV控制策略不单对该领域适用,也可应用于其它多AGV场合。