AGV小車的視覺識別技（jì）術主要通過以（yǐ）下步驟實現：
圖像采集
AGV小車通過安（ān）裝在車體上的攝像頭（tóu）或其他視覺感（gǎn）知設備（bèi）對周圍（wéi）環境（jìng）進行圖像采集。攝像頭可以是（shì）普通的CCD攝像機，也可以是具有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的應用（yòng）場景和識別需求進行調（diào）整，以確保能夠獲取到關鍵（jiàn）的視覺信（xìn）息。
圖像預處（chù）理
采集到的原始圖像可能存在噪聲、光照不均、對比度低等問題，需（xū）要進行預處理來提（tí）高圖像質量。常見的預處理操作包括去噪、增強對比度、調整亮度、濾波等，以減少這些因素對後（hòu）續圖像分析和識別的（de）影響，使圖像中的目（mù）標物體和特征更（gèng）加清晰可辨（biàn）。
特征提取
從預處理後的圖像中提取（qǔ）出關鍵的特征信（xìn）息，這些特征可（kě）以（yǐ）是物體的邊緣、角點、紋理、形狀等。特征提取的方法有很多（duō）種，如基於邊緣檢測的Canny算法、基於角（jiǎo）點檢測（cè）的Harris算法、基於（yú）紋理（lǐ）分析的LBP算法等，通過這些算法可以將圖像中的重要特（tè）征提取出來，以便後（hòu）續進行目標（biāo）檢測和識別。
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（shí）別，從而實現對目標物體的識別。常用的機器（qì）學習算法包括支持向量機（SVM）、卷積神經網絡（CNN）等。在訓（xùn）練（liàn）階段，需要（yào）使用大量的標注數據對算（suàn）法進行訓練，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（mù）標物體。例如，在倉儲物流場景中，AGV視覺識別係統可以通過訓練識別出貨物的種類、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（tè）征。
定位與姿態估計
在（zài）識別出目標物（wù）體後（hòu），還需要確定AGV小車自身相對於目標物體或（huò）周圍環境的位置（zhì）和姿態，以便進行準確的導航和操作。這可以通過分析目標物體在圖像中的位置、大小、角（jiǎo）度等信息，結（jié）合AGV小車（chē）的運動模（mó）型和傳感器數據，利用三角測量（liàng）、透視變換等方（fāng）法來實現。例如，通過識別地麵上的特定標誌或二（èr）維碼的位置和方向，AGV小車可（kě）以計算出自己（jǐ）在倉庫中的坐標和行駛方向。
路徑規劃與控製
根據目標物體的位置和環境信息，以及AGV小車的當前位置和姿態，通過路徑規劃算法確定最優路徑，並控製AGV小車按（àn）照規劃（huá）路徑進行導航。路徑規劃算法需要考慮多種因素，如最（zuì）短路徑、避障、交通規則等，以（yǐ）確保AGV小車能夠高效、安全地到達目標位置。在（zài）導（dǎo）航過程中，AGV小車視覺識別係統會不斷地（dì）監測周圍環境的變（biàn）化，實（shí）時（shí）調整路徑規劃（huá），並根據傳（chuán）感器提供的避障信息，避開（kāi）障礙物或調整運動軌跡。
