当前,多AGV(Automated Guided Vehicle)智能仓库成为了物流行业大力发展的对象,同时基于智能仓库的AGV调度系统是国内外学者研究的热点。本文对基于智能仓库的AGV调度系统进行研究。首先,分析了基于智能仓库的AGV调度系统,并指出了影响AGV调度系统效率的两个关键环节是多AGV路径规划和任务调度环节。其次,采用拓扑-栅格法建立仓库环境的地图模型,并分析了A*算法。针对多AGV路径规划问题,在拓扑-栅格地图上加入时间维度构建时空地图模型,并提出了基于时空冲突约束A*算法的多AGV路径规划方法。该方法将冲突解决策略融入到节点扩展过程,并考虑了拐弯代价。最后在MATLAB上进行实验仿真,验证了该方法能够综合考虑AGV的行驶时间、等待时间和拐弯时间,为多AGV规划出无碰撞且时间花费最小的路径。再次,根据智能仓库中AGV的“单次多任务”作业模式,将任务调度问题分解为任务组合和派发问题。利用改进的蚁群算法对任务组合问题进行求解,并针对任务组的派发顺序问题,提出了基于任务组优先级的派发策略。最后在MATLAB上对任务调度算法进行了仿真,结果验证了改进后算法能够提升系统的整体效率。最后,设计研发了AGV,并利用MATLAB开发了一套AGV调度软件,对单台AGV的基本功能以及调度软件的功能进行了测试,验证了本文算法的可行性。