自动引导运输车AGV(Automated Guided Vehicle)是现代化车间物流系统的核心装备之一,拥有巨大的市场空间。一方面,市场现有的传统的移动机器人没有独立的操作分拣功能,另一方面,纯机械手式的搬运机器人只能够在固定范围内实现抓取、搬运、装配等动作,受工作空间限制。以全向轮AGV作为移动平台并搭载机械手,它沿着磁条导航至平台进行自动装卸物料,使机械手以更适合的姿态完成指定的工作。论文开展全向轮AGV的导航与视觉抓取方法研究。RFID定位和磁导航中的PD算法补偿对车体定位和运行路径的准确度进行校准,并进行导航定位试验,提高运行导航运行的准确度;AGV上六自由度机械臂为实验对象,对物料的图像进行图像预处理,采用图像去畸变和hu矩阵的方法解决分类抓取以及粘连问题,并进行抓取试验,提高末端的吸盘定位并精确的抓取物料;根据AGV的功能需求,设计了全向轮AGV的整体方案,详细阐述了 AGV运动及导航系统的设计与实现。为了解决在有限的工况中作业,AGV本身灵活性不够的运动问题,装载麦克纳姆全向轮,以解决在车间等内部环境中AGV运动到工位,研究AGV的磁条导航方案及站点识别技术的结合策略,复用磁条导航中必要的磁传感器完成了站点识别方法设计;介绍了 AUBO机械臂,针对机械臂在工业自动化等方面的需求,根据机械臂的力学关系进行机械臂的运动学分析验证模型的正确性,并设计基于OPENCV库的视觉图像抓取算法去识别抓取点以及对抓取点的抓取位姿进行估算,实现自动抓取方案的设计。研究基于SSD-300的视觉检测障碍物目标的方法。在未知环境状态下,无论AGV小车是继续运动上下料还是静止的,利用MJPG视频流编码和网络传输,远程维护人员及时(通过手机收到发现障碍物的报警信息)知道AGV周围环境的视频流信息,并设计一个基于PyQt5开发的带UI界面的图像视频采集软件,解决了实验时间之外障碍物阻碍AGV运动的导致AGV停在磁条上阻碍其他AGV的问题。最后,检测的平均准确率达到了 0.89,实验结果验证了设计和算法的有效性。