針對自動導引運輸車（Automated Guided Vehicle，AGV）系統中定位誤差問題，基于一種快速響應 （Quick Response，QR）碼地標系統和新的編碼器安裝方法，提出了一種視覺定標方法和s形曲線修正算法．視覺定標方法通過QR碼內嵌入標簽號和位置信息，利用相機識別到QR碼后，提取QR碼特征點在網絡中的位置，通過計算當前QR碼與AGV之間的位置偏差和姿態對AGV校正．S形曲線修正算法通過左右編碼器記錄的路程差對AGV進行位置偏差校正．結果表明，本文將以上兩種方法組合使用，補償了編碼器大角度范圍變化下積累的誤差．

自動導引運輸車（Automated Guided Vehi— cle，AGV）是現代物流系統的重要組成部分，隨著物流行業的發展與科技技術水平的提升，國內 AGV技術發展迅速，AGV需求量居國際前列． AGV之所以能夠實現無人駕駛，導航和導引對其起到了關鍵的作用，而AGV能否穩定精確地完成任務，定位的準確性將會直接影響AGV導航的精度．通常，對于已知環境的定位方法主要分為相對定位法和絕對定位法．相對定位法是指通常使用航位推算和慣性導航完成AGV姿態計算的導航方法，但是這種方法的估計誤差將會被累積．隨著導航技術的發展，為了提高定位的準確性，許多研究人員試圖考慮將兩種方法結合起來解決一些問題．

本文從AGV在應用中的兩個關鍵問題人手，介紹了一種基于編碼器的S形路徑修正算法，并且設計了新的編碼器安裝方法，使編碼器輪與 AGⅣ車輪形成一個隨動但相互不受力的效果．其次將QR碼應用到視覺定位中，根據QR碼與 AGV的位置關系對AGV的位置和姿態進行調整以及進行角度的變換．將QR碼與編碼器間隔使用，補償了編碼器大角度范圍變化下積累的誤差．實驗結果表明此方法具有很好的實用性與穩定性，定位精度也能夠滿足室內AGV的需求．另外，在實驗中發現相機安裝距地面的距離、QR碼大小和相機像素將會影響相機的識別精度，值設置大于 QR碼寬度的一半可能會造成累計誤差超過相機視覺范圍偏離QR碼，造成誤差的積累．