基於機器視覺的AGV避障與自主（zhǔ）導航關鍵技術的研究

研究背景與意（yì）義

隨著信息（xī）技術的飛速發（fā）展（zhǎn），機器人技術在物流自（zì）動化領（lǐng）域的應（yīng）用日益廣泛。自動引導車輛（AGV）作（zuò）為現代物流係（xì）統的核心（xīn）工具，能夠顯著提高生產效率，降（jiàng）低成本，並縮短生產周期。然（rán）而，AGV小車在複雜環境中的自主導航和避障能力仍然是一個重要的研究方向。

AGV小車的重要性

AGV小車在自動化倉儲、生產線和物流領域的應用，不（bú）僅提高了物（wù）流效率，還降低了人力成本。特別是在智能（néng）倉（cāng）儲係（xì）統中，AGV小車的應（yīng）用大大（dà）減少了人工搬運（yùn）的（de）工（gōng）作量，提高了貨物的存取速度和準確性。

機器視覺技術的應用

機器視覺技術通過攝像頭捕捉圖像信息，結合圖像處理和模式識別技術（shù），使AGV小車能夠識別環境中的障礙物，並據此規劃出（chū）安全的行駛路徑。這（zhè）種技術的引入，極大地提（tí）升了AGV小車的自主導航和避障能力（lì）。

國（guó）內（nèi）外研究現狀

歐美與日本的（de）發（fā）展（zhǎn）情況

歐美國家在20世紀50年代開始在倉儲業（yè）中使用AGV小車，如今其應用已深入到微電子、食品加工（gōng）、機械加工、汽車等多個產業。日本在80年代開始發展柔性製造係統，其後（hòu）AGV小車的產業（yè）應用發展迅速，甚（shèn）至超過歐美國家（jiā）。

中國的發展現狀

中國從（cóng）80年代末開（kāi）始引進和自主製造AGV小車，其中沈陽新鬆機器（qì）人公司（sī）、北京起重機械研究（jiū）所等單位起步較早，產品（pǐn）較為成熟，如今在自主生產（chǎn）的（de）產品市（shì）場中占有（yǒu）領先地位。盡管如此，中國的AGV小車技術起步較晚，與國際先進水平仍存在一定差（chà）距（jù）。

主要研究內容與方（fāng）案設計（jì）

環境感知與地圖構建

AGV小車在進（jìn）行（háng）自主導航前，需要對周圍環境（jìng）進行感知（zhī）和（hé）建模。常用的傳感器包括激光雷達、紅外線傳感器（qì）、超聲波傳感器等（děng），這些傳（chuán）感器能夠提供關於環境（jìng）的詳細信息，如障礙物的位置、大小和形狀。通過激光雷達等（děng）傳感器，可以實現室內環境的三（sān）維建模，為後續的路徑規劃提供基礎數（shù）據。

路徑（jìng）規（guī）劃與運動控製

基於（yú）構建的環境地圖，AGV小車需要規劃一條能夠避開障（zhàng）礙（ài）物的（de）最（zuì）優路徑。常用的路徑（jìng）規劃算法有（yǒu）A*算（suàn）法、Dijkstra算法、深度優先搜索算法等。運動控製（zhì）模塊則負責按（àn）照規劃的路徑控製AGV小（xiǎo）車的運動，確保其能夠高效且安全地到達目（mù）標（biāo）位（wèi）置。

避障技術與深度學習應用

AGV小車在行進過程中需要實時（shí）檢（jiǎn）測（cè）並避開障礙物。常見的避障方法包括靜態障礙物避免、動態障礙物避（bì）免和人員（yuán）跟隨等。深度學習（xí）技術在機器人自主導航中的應用越來越廣泛，通過訓練（liàn）神經網絡（luò）模（mó）型，AGV小車能夠自（zì）動學習複雜的環境特征，並完成高（gāo）效的路徑規劃。

預期（qī）成果與創新點

技（jì）術突破與應用前景

本研（yán）究預期在AGV小車的自主導航（háng）和避（bì）障技術上取得突破（pò），特（tè）別是在多傳感器數據融合和深度學習應用方麵。通過提高AGV小車的自主導航精度和避障能力，有望推動其在更（gèng）多領域的廣泛應用，如智能製造（zào）、智能倉儲等。

對行業的（de）貢獻

本研究不僅能夠提升AGV小車技（jì）術的整體水平，還將為相關企業提供技術支持（chí）和解決方案，促進整個行業的技術進步（bù）和（hé）產業發展。

時間進度表

各個階段的時間安排

• 第一（yī）階（jiē）段（1-3個月）：完成文（wén）獻綜述和理論研究。

• 第二階段（4-6個月）：搭建實驗平台，進（jìn）行（háng）初步實驗測試（shì）。

• 第三階段（7-9個月）：完善算法，進行係統優化。

• 第四階（jiē）段（10-12個月）：撰寫論文，參加學（xué）術會議交流。

通過（guò）上述研究內容和時間安排，本課題旨在全麵提（tí）升AGV小車的自主導航和避障能力，為（wéi）現代物流係統的發展貢獻力量。