AGV小車視覺識別係統的工作原理主要包括以下幾個步驟：
圖像（xiàng）采集
AGV小車（chē）視覺識別（bié）係（xì）統通過安裝在AGV小車上的攝像頭或其他視覺感（gǎn）知設備（bèi），對周圍環境進（jìn）行圖像采集。攝像頭可以是普通的CCD攝像機，也可（kě）以是具有（yǒu）更高分辨率和特定功能的工業相機，其安裝位置和角度需根據具體（tǐ）的應用場（chǎng）景和識別（bié）需求（qiú）進行調整（zhěng），以確（què）保能夠獲取（qǔ）到關鍵的視覺信息。
圖像預（yù）處理
采集（jí）到（dào）的原始圖像可能存在噪聲、光照（zhào）不均、對比度低等問題，需要進行預處理來提高圖像質量。常見的預處理（lǐ）操作包括去噪、增強（qiáng）對比度、調整亮度、濾波等，以減少這些因素對後續圖像分析和識別的影響，使圖像中的目標物體和特征更加清晰可（kě）辨。
特征提取
從預處（chù）理後的圖像（xiàng）中提取（qǔ）出關鍵的特征信息，這些特（tè）征可以是物體（tǐ）的邊緣（yuán）、角點、紋理、形狀等。特征提取的方法有（yǒu）很多種，如基於邊緣（yuán）檢測的Canny算法、基於角點檢測的Harris算法、基於紋理分析的（de）LBP算法等（děng），通過這些算法可以將圖像中（zhōng）的（de）重要特征提取出來，以便後續進行目（mù）標檢測和（hé）識別。
目標檢測與識別
利用機器學習算法對提取到的特征進行檢測和識別，從（cóng）而實現對目標物體的識別。常（cháng）用的機器學習算法包括支（zhī）持向（xiàng）量機（SVM）、卷積神經（jīng）網絡（luò）（CNN）等。在訓練階段，需要（yào）使用大量的標（biāo）注數據對算法進行（háng）訓練（liàn），使其能夠學習到不同物體（tǐ）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（wù）流場景中，AGV視覺（jiào）識別（bié）係統可以通過訓練識別出貨物的種類、標簽、二維碼等（děng）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（hòu），還需要確定AGV小車自（zì）身相對於目標物體或周（zhōu）圍環境的（de）位置和姿態，以便進行準確的導航和操作。這可以通過分析目標（biāo）物體在圖像中的位置、大小、角度等信息，結合（hé）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，通過識別地麵上的特定（dìng）標（biāo）誌或二維（wéi）碼的（de）位置和方向，AGV小車（chē）可以計（jì）算出自（zì）己在倉庫中（zhōng）的坐標（biāo）和（hé）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小車（chē）的當前位置和姿（zī）態，通過路徑規劃算法確定最優路徑，並控製AGV小車按照規劃路徑進行導航。路徑規劃算法需要考慮多種因素，如最短路徑、避障、交通規則等，以確保AGV小車（chē）能夠高效（xiào）、安全地到達目標位（wèi）置。在導航過程中，AGV小車視（shì）覺識別（bié）係統（tǒng）會（huì）不斷（duàn）地監測周圍環境的變化，實時調整路徑（jìng）規劃，並根據傳感器提供的避（bì）障信息，避（bì）開障礙物或調整運動軌跡（jì）。
