AGV小車手（shǒu）勢識（shí）別技術的實現主要有以下幾種方式（shì）：
基於視覺的手勢識別
原理：通過攝像頭捕捉手部動作的圖像（xiàng）序列，利用軟件算法對圖像進行處理（lǐ），分割出手勢區（qū）域，獲取手勢的三維動作信（xìn）息，再與係統（tǒng）中設定（dìng）好的手勢信息進行比對，從而達到識別手勢的目的（de）。
應用實例：德國貝爾自動化公司的FiFi® AGV小車，借助專門用於圖像處理的神（shén）經（jīng）網絡（CNN卷積神經網絡），可以識別基於手、頭和身體的各種手勢，實現車輛的無接觸轉（zhuǎn）向（xiàng）。
基於（yú）激光雷（léi）達的手勢識別
原理：激（jī）光雷達能夠在複（fù）雜的（de）環境中準確識別出各種障礙物，包括靜態障礙物和動態障礙物，如行人、其他車輛等。通過檢測（cè）手部動作對激光信號的反射和遮擋變化，來識別手勢動作。
應用實例：在一些AGV小車的避障係統中，激光雷達可以在檢測障（zhàng）礙物的同（tóng）時，檢測操作人員（yuán）的手勢指令，實現對AGV小車的控製。
基於3D ToF相機的手勢識別
原理（lǐ）：3D ToF相機可（kě）以快速地獲取環境（jìng）中物（wù）體的（de）三維位置信息（xī），通過采（cǎi）集手部的三維圖像，結合相（xiàng）應圖像處理算法，對不同手勢進行（háng）識別和分類。
應用實例：青島維感科技有（yǒu）限公司的Vzense 3D ToF相機，可應用於AGV小車場景中的手勢識別，實現對AGV小車的控製和交互。
基於其（qí）他傳感器的手勢識別
原理：接觸式（shì）手勢（shì）識別主要是通過使用數據手（shǒu）套、加速（sù）度計（jì）、多（duō）點觸（chù）摸屏等傳感器進行手部動作姿（zī）態的定位；非接觸式手（shǒu）勢識別還可以使用毫（háo）米波雷達等（děng）實現，通過（guò）檢測手部（bù）動作對雷達信號的反射（shè）和多普勒頻移變化，來識別手勢（shì）動作。
應用（yòng）實例：在一些特殊環境或對精度要求較高的場景中，如醫療手（shǒu）術中的手（shǒu）勢控製、高精度裝配中的手勢引導等（děng），可能會采用基於數據手套或其他高（gāo）精度傳感器的手勢識別係統。
