AGV小車（chē）的視覺識別技術主要通過以下步驟實現：
圖像采集
AGV小車（chē）通過安裝在車體上的攝像頭或其他視覺感知設備對周圍環境進行圖像采集。攝像頭可以是普通的CCD攝像機，也可以是具有更（gèng）高分辨率和特（tè）定功能的工業相機，其安裝位置和角度需根據（jù）具體的應（yīng）用場景和識別需求進行調整，以確保能夠獲取到關鍵（jiàn）的視覺信息。
圖像預處理
采集到的原始圖像可能存在噪聲、光照不均、對比（bǐ）度低等問題，需要（yào）進（jìn）行（háng）預處理來提高圖像質（zhì）量。常見的預處理操作包括去（qù）噪（zào）、增強對（duì）比度、調整亮度、濾波等，以減少這（zhè）些因素對後續圖像分析和識別的影響，使圖像中（zhōng）的目標物體和特征（zhēng）更加清晰可辨。
特征提取
從預處理後的圖像中提取出關鍵（jiàn）的特征信息，這些特征可以是（shì）物體的邊緣、角點、紋理、形狀等。特（tè）征（zhēng）提取（qǔ）的方法有很多種，如（rú）基於邊緣檢測的Canny算（suàn）法、基於角點檢測的Harris算法、基於紋理分析的LBP算法等，通過（guò）這些算法（fǎ）可以將圖像（xiàng）中的重要特征提取出來，以便後續進行目標檢測和識別。
目標檢測（cè）與識別（bié）
利用機器學習算法對提取到的特（tè）征進行檢測和識別，從而實現對目標物體的識別。常用的機器學習算法包括支持向量機（SVM）、卷積神經網絡（CNN）等。在訓練階段，需要使用（yòng）大量的標注數據對算（suàn）法進行（háng）訓練，使其能夠學習到不同物體的（de）特征模式，從而在實（shí）際應用中準確地識別出（chū）目標物（wù）體。例如，在倉儲（chǔ）物流場景中，AGV視覺識別係統可以通過訓練識別出（chū）貨物的種類、標簽、二維碼等信息，以及倉庫中的貨架、通道、障礙物等環境特征。
定位與姿態估計
在識別出目標物體後，還需要確定AGV小車自身（shēn）相對於目（mù）標物體或周圍環境（jìng）的（de）位置（zhì）和姿態，以便進行準確的導航和操作。這可以通過分析（xī）目標物體在圖像中（zhōng）的位置、大小、角度等信息，結合AGV小車的運動模型和傳感器數據，利用三角測量、透視變換等方法來實現。例如（rú），通過識別地麵上的特定標誌或二維碼的位置和方向，AGV小車（chē）可以計算出自己在倉庫中的坐標和（hé）行駛方向。
路徑規劃與控製
根據目標物體（tǐ）的位置和環境信息，以及AGV小車（chē）的當前位置和姿態，通過路（lù）徑規劃算（suàn）法確定最優（yōu）路徑，並控製AGV小車按照規劃路徑進行導航。路徑（jìng）規劃（huá）算法需要考慮多種因素，如最短路（lù）徑、避障、交通規則等（děng），以確（què）保AGV小車能夠高效、安全地到達目標位（wèi）置。在導航過程中，AGV小車視覺識別（bié）係統會不斷地（dì）監測周圍（wéi）環境的（de）變化，實時調整路徑規劃，並根（gēn）據傳感器提供的避障（zhàng）信息，避開障礙物或調整運動軌跡。
