機器視覺（jiào）AGV的工作原理主要包括以下幾個（gè）方麵：
圖像采集
AGV小車上安裝的攝像頭或其（qí）他視覺傳感器對周圍環境進行（háng）圖像（xiàng）采集。這些攝像頭可以是單目攝像頭、雙目攝像（xiàng）頭或深度相機等，不同類型的攝像頭適用於不同的應用場景和需求。
圖像處（chù）理與分析
采集到的圖像會被傳輸到AGV小車的控製係統（tǒng）中，在控（kòng）製係（xì）統中，計算機視覺算法會對圖像進（jìn）行處理和分析（xī），這包括圖像預（yù）處理、特征提（tí）取、目標識別等（děng）步驟（zhòu）。
圖像（xiàng）預處理：對采集到的圖像進行（háng）去噪、增強、二值化等處理，以（yǐ）提高圖像的質量和清晰度，便於後續的分析和處理（lǐ）。
特征提取：從預處理後的圖像中提取出有用的特征（zhēng），如邊緣（yuán）特征、紋理（lǐ）特征、形狀特征等。這些特（tè）征將作為目標識別（bié）的依據。
目標識別：根據（jù）提取的特征，利用模式識別（bié）算法或深（shēn）度學習算法對圖（tú）像中的目標進行識別和（hé）分類，例如，識別出貨物、障礙物、地標、二（èr）維碼等目標（biāo）物體。
定位與導航
在識別出目標物體後，AGV小車（chē）還需要確定自（zì）身的位置和姿態，以及規劃行駛路徑。
定位（wèi）：通過對環境中的地標、二維碼（mǎ）等已知物體的識別和定位，結合AGV小車的運動模型和傳感器數據，計算出AGV小（xiǎo）車在環境中的位（wèi）置和姿態。
導（dǎo）航：根據目標物體的位置和AGV小車的當前位置，規劃（huá）出AGV小車的（de）行駛路徑。在行駛過程中，AGV小車會不斷地根據視覺識別係統獲取的環境信息進行調整和修正，以確保行駛路徑的準（zhǔn）確性和安全（quán）性。
控（kòng）製與決策
最（zuì）後，AGV小車的視覺識別係統會將處理和分析的結（jié）果傳輸到AGV小車的控製係統中，控製係統根（gēn）據這些結果發出相應的控製指（zhǐ）令，如驅動AGV小車（chē）的電機、調整AGV小車的行駛速度和方向等，以實現AGV小車的自主導航和操（cāo）作。同時，控製係統還會根據環境的變化和任務的要求，做出相應的決策，如避障、重新規劃路徑等。
