AGV小車的視覺識別技術主要通過以下步驟實現：
圖像采集（jí）
AGV小（xiǎo）車通過安裝在車體上的攝像頭或（huò）其（qí）他視覺感（gǎn）知設備對周圍環境進（jìn）行圖（tú）像（xiàng）采集。攝像頭可以是普通的CCD攝像機，也可以是具有更（gèng）高分辨率（lǜ）和特定功能的工業相機，其安裝位置和角度需根據具體的應用場景和（hé）識別需求進行調整，以確保能（néng）夠獲取到關鍵的視覺信息。
圖像預處理
采集到的原始圖像可能存在噪（zào）聲、光照不均、對比（bǐ）度低等問題，需要進行預處理來提高圖像質量。常見的預處理操作包括去噪、增強對比度（dù）、調整亮度、濾波等（děng），以減少這些因素對後續圖像分析和識別的影響，使圖（tú）像中的目標物體和特征更加清晰可辨。
特征提取
從預處（chù）理後的（de）圖像中提取出關鍵的特征（zhēng）信息，這些特征（zhēng）可以是物體的邊緣、角點、紋理（lǐ）、形狀等。特征提取的（de）方法（fǎ）有很多種，如基於邊緣檢測的Canny算法、基於角點（diǎn）檢（jiǎn）測的Harris算法、基於紋理分析的LBP算法等（děng），通過這（zhè）些算（suàn）法可以將圖像中的重要特征提取出來，以便後續進行（háng）目標檢測和識別。
目標檢測與識別
利用機器學習（xí）算法對提取到的特征進行（háng）檢測和識別，從而實現對目標物體的識別。常用的機器學習算法包（bāo）括支持向量機（SVM）、卷積神經網（wǎng）絡（CNN）等。在訓練階段，需要使用大量的標注數據對算法（fǎ）進行訓練，使其能夠學習到不同物體的特征模式，從而在實際應用中準確地識別出目標物體。例如，在倉儲物流場景中，AGV視覺（jiào）識別係統可（kě）以通過訓練（liàn）識別出貨物的種類、標簽、二維（wéi）碼等信息，以及倉庫中的貨架、通（tōng）道、障礙物等環境特征。
定位與姿態估計
在識別出目標物（wù）體（tǐ）後，還需（xū）要確定AGV小車自身相對於目標物體或周圍環境的（de）位置（zhì）和姿態，以便進行準確的導航和操（cāo）作。這可（kě）以通過分析目標物（wù）體在（zài）圖像中的位置、大小、角度等信（xìn）息，結合AGV小車的運動模型和傳感器數據，利用三角測量、透視變換（huàn）等方法來實現。例如，通過識別地麵（miàn）上的特定標（biāo）誌或二維（wéi）碼的位置和方向，AGV小車可以計算出自己在倉庫中的坐標（biāo）和行駛方向。
路徑規劃與控製
根據目標物體的位置和環境信息，以及AGV小（xiǎo）車（chē）的當前位置和姿態，通過（guò）路徑規劃算法確定最優路徑（jìng），並（bìng）控製（zhì）AGV小車按照規（guī）劃路徑進行導航。路徑規劃（huá）算法需要考慮多種因素，如最短路徑、避（bì）障、交（jiāo）通規則等，以確（què）保AGV小車能（néng）夠（gòu）高效、安全地到（dào）達目標位置。在導航（háng）過程中，AGV小車視覺識（shí）別係統會不（bú）斷地監測周圍環境的變化，實時調整路徑規劃，並根據傳感器（qì）提供的避障信息，避開障礙物或調整運動軌跡。
