AGV小車的視覺識別技術主要通過以下步驟實（shí）現：
圖像采集
AGV小車通過安裝（zhuāng）在車體上的攝像頭（tóu）或其他視覺感知設備對（duì）周圍環境進（jìn）行圖像采集。攝像頭可以是普通的CCD攝像機，也可以是具有更高（gāo）分辨率和特定功能的工業相機，其安裝位置（zhì）和（hé）角（jiǎo）度需根據具體的應用場景和識別需求進行調（diào）整，以確保能夠獲取到關鍵的視覺信息。
圖像預（yù）處理
采集（jí）到的原始圖像可能存在噪聲、光照不均、對比度低等問題，需要（yào）進行預處理來提高圖像質量。常見（jiàn）的預處理操作包括去噪、增強對（duì）比度、調整亮度、濾（lǜ）波等，以減少這些因素對後續圖像（xiàng）分析和識別的影響，使圖像中（zhōng）的目標物體和特征更加清晰可辨。
特征提取
從預處（chù）理後的圖像中提取出關鍵的特征（zhēng）信息，這些特征可以是物體的邊緣、角點、紋（wén）理、形狀等。特征提取的方法（fǎ）有很多種，如基於邊緣檢測的Canny算法、基於角點檢測的Harris算法、基於紋理分（fèn）析的LBP算法等，通過這些（xiē）算法可以將（jiāng）圖像中（zhōng）的重要（yào）特征提取出（chū）來，以便後續進行目標檢（jiǎn）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（tè）征進行檢測和識別，從而實現對目標物體（tǐ）的識別。常用的機器學習算法（fǎ）包括支持向量機（SVM）、卷積神經網絡（CNN）等。在訓（xùn）練階段（duàn），需（xū）要使用大量的標注數據對算法進行訓練，使（shǐ）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標物體。例如，在倉儲物流場景（jǐng）中，AGV視覺識別係統可以通過訓練（liàn）識別出貨物的種類、標簽、二（èr）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（jì）
在識別（bié）出目（mù）標（biāo）物體後，還需要確定（dìng）AGV小車自身相對於目標物體或周圍環境的位置和姿態，以便進行準確的導航和操作。這可以通過分析目標物體在（zài）圖（tú）像中的位置、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（fǎ）來實現。例如，通過識別地麵上的特（tè）定標誌或二維碼的位置和方向，AGV小車可（kě）以（yǐ）計算出自己在倉庫中的坐標和行駛（shǐ）方（fāng）向。
路徑規劃與控製
根（gēn）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（què）定最優路徑，並控製AGV小車按（àn）照規劃路徑進（jìn）行（háng）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（zé）等，以確保AGV小車能夠高效（xiào）、安全地到達目標位置。在導航（háng）過程中（zhōng），AGV小車視覺識別係統會不斷地監（jiān）測周圍環境的（de）變化，實時調整路徑規劃，並根據傳感器提供的避障（zhàng）信息，避（bì）開（kāi）障礙物或（huò）調整（zhěng）運動軌跡。
