倉儲（chǔ）AGV小車的視覺識別技術存在以（yǐ）下局限性：
環境（jìng）適應性方（fāng）麵
光照條（tiáo）件影（yǐng）響：視覺識別依賴於光線，在（zài）光照不足或過強的環（huán）境中，攝像頭獲取的圖像質量會（huì）下降，可能導致識別不（bú）準確或無法（fǎ）識別。例（lì）如，在（zài）昏暗的倉庫角落或（huò）陽光直射的區（qū）域，視覺識別係（xì）統的性能可能會受到影響。
環境複雜程度限（xiàn）製：當倉儲環境中存在大量雜物、貨物堆放（fàng）雜亂無（wú）章或有遮擋物時，視覺（jiào）識別係統可能無法準確識別目標貨（huò）物或獲取（qǔ）完（wán）整的（de）貨物信息。例如，在貨物密集堆放（fàng）且相互遮擋（dǎng）的情況下，視覺識（shí）別係統可能無法準確判斷貨物（wù）的（de）數量和位置。
技術實現方（fāng）麵
硬件成（chéng）本較高（gāo）：為了實現高精度的視覺識（shí）別，需要配備高質量的攝（shè）像頭、圖像傳感器等硬件設備，這些設備的（de）成本相對（duì）較高，增加了倉儲AGV小車的整（zhěng）體成（chéng）本。
計算資源需求大：視覺識別過程中需要對大量的圖像數據進行處理和分（fèn）析，這對AGV小（xiǎo）車的計算資源提出了較高的要求。如果計算資源不足，可能會導（dǎo）致識別速度慢、實時性差等問題。
算法局限性：目前的視覺識別算法還（hái）存在（zài）一定的局限性，對於一些複雜的（de）場景和物體，可能無法達到理（lǐ）想的識別效果。例如，對於形狀相似（sì）、顏色相近的貨物，視（shì）覺（jiào）識別係統可能會出現誤判。
維護和穩定性方麵
設備維護難度大：視覺識別係統中的攝像頭、傳感器等（děng）設備需要定（dìng）期進行（háng）維（wéi）護和校準，以確保其性能的穩定性和準確性。然而，這些設備的維護工作相對複雜，需要專業的技術人員進行操作，增加了維護成本和難度。
係統穩定性差：視（shì）覺識別係（xì）統在運行過程中可能會出現故障或異常情況（kuàng），例如攝像頭故障、圖像（xiàng）傳輸中斷等，這些問題可能會導致視覺識別（bié）係統無法正常工作，影響（xiǎng）倉儲AGV小車的運行效（xiào）率。
