以下是一些常見的AGV手勢識別算法：
基於視覺的手勢識別算法
基於深度學習的卷積神（shén）經網絡（luò）（CNN）算法：如YOLO（You Only Look Once）係列（liè）算（suàn）法，包括YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等，這些算法在目（mù）標檢測和（hé）識別方麵表現出色（sè），能夠快速準（zhǔn）確（què）地識別手（shǒu）勢的位置和類別。
基於傳統機器學習的算法：如支持向量機（SVM）、隨機森林（lín）等，這些（xiē）算法需要人工提取手勢的特征，如邊緣、輪（lún）廓、紋理等，然後進行分（fèn）類識別。
基於動態時間規整（zhěng）（DTW）的算法：DTW是一種衡量兩個不同長度時間序列相似度的方法，可用於識別動態手（shǒu）勢。它通過計算測試手勢序（xù）列與訓練手勢序列之間的（de）相似度，找到最匹配的手勢類別。
基於隱馬爾科（kē）夫模型（HMM）的算法（fǎ）：HMM是一種（zhǒng）用於處理基於時間序列或狀態序列的統計（jì）模型，在動態手勢識別中，它可以根據（jù）手部的觀測序列來推斷隱藏的手勢狀態序（xù）列。
基於傳（chuán）感器的手勢識別算法
基（jī）於激光雷（léi）達的算（suàn）法：激（jī）光雷達（dá）可以（yǐ）獲取手勢的三維信息，通過分析手勢的空間位置和運（yùn）動（dòng）軌（guǐ）跡來進行識別。
基於毫（háo）米波雷（léi）達的算法：毫米波雷達可以檢測手（shǒu）勢的運動（dòng）和距離信息，利用機器學習算法對特征進行分類（lèi）識別。
基於慣（guàn）性測量單元（IMU）的（de）算法：IMU可以測量（liàng）手部（bù）的加速度和角速度，通過分析這些數據來識別手勢的動作（zuò）和姿態。
多模態（tài）融合的手勢識別（bié）算法
基於RGB-D數據融合的算法：將RGB圖像和深度圖像進行（háng）融合，充分利用顏色、紋理和深度信息進行手勢識別，提（tí）高識別的準確率和（hé）魯棒性。
基於多傳（chuán）感器融合（hé）的算法：將激光雷達、攝像頭、IMU等（děng）多種傳感（gǎn）器的數據進行融合，綜合利用（yòng）各傳感器的優勢，實現更準確、可靠的手勢（shì）識別。
