AGV小車視（shì）覺識別係統的工作原理主要包（bāo）括以下幾個（gè）步驟：
圖像采集（jí）
AGV小車視覺識別係統通（tōng）過安（ān）裝（zhuāng）在AGV小車上的攝像頭或其他視覺感知設備，對周圍環境進行圖像采集。攝像頭可以是普（pǔ）通的CCD攝（shè）像機，也（yě）可以（yǐ）是具有更高分（fèn）辨（biàn）率和特定功（gōng）能的工業相機，其安裝位（wèi）置和角度需根據具（jù）體的應用場景和識別需（xū）求進（jìn）行調（diào）整，以確保能夠獲取到關鍵的（de）視覺（jiào）信息。
圖像預（yù）處理
采集到的原始圖像可能存（cún）在噪聲、光照不均、對比（bǐ）度低等（děng）問題，需要（yào）進行（háng）預處理來提高圖像質量。常見的預處理操作包括去（qù）噪、增強對比度、調整亮度、濾波等，以減少這些因素對後續圖像分析和識別的影響，使圖像（xiàng）中的目標物體和特征更加清晰可辨。
特征提取
從（cóng）預處理後的圖像中提取出關鍵的特征信息，這些特征（zhēng）可以（yǐ）是物體的邊緣、角點（diǎn）、紋理、形狀等。特征提取的方（fāng）法有很多種，如（rú）基於邊緣檢測的Canny算法、基於角點檢測的Harris算法、基（jī）於紋理分析的LBP算法等，通過這些算法可以將圖像中的重要特征提取出來，以（yǐ）便後續進行目標檢測和識（shí）別。
目標檢測與識別
利用（yòng）機器學習算法對提取到的特征進行檢測和識別，從而實現對目（mù）標物體的識別（bié）。常用（yòng）的機器學習算法包括支持向量機（SVM）、卷積神經網（wǎng）絡（CNN）等。在訓練（liàn）階（jiē）段（duàn），需要使用大（dà）量的標注數據對算法進行訓練，使其能夠學習到不同物體的特征模式，從而在實際應（yīng）用中準確地識別出目標物體（tǐ）。例如，在倉儲物流場景中，AGV視覺識別（bié）係統可以通過訓（xùn）練識別出貨物的（de）種類、標（biāo）簽、二（èr）維碼等信息，以及倉庫中的貨架、通道、障礙物等環（huán）境特征。
定位與姿態估計
在識（shí）別出目標物體後，還需要確定AGV小車自身相對於目標物體或周（zhōu）圍環境的位（wèi）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）圖像中（zhōng）的位（wèi）置、大小、角度等（děng）信息，結合AGV小車的運動模型和傳感器數據，利用（yòng）三角測量、透（tòu）視變換等方（fāng）法來實現。例如，通過識別地麵上的特定（dìng）標誌或二維碼的位置和方向，AGV小車可以計算出自己在（zài）倉庫中的坐標和行駛方向。
路徑規劃與控（kòng）製
根據（jù）目標物體的位置和環境信息，以（yǐ）及AGV小車的當前位（wèi）置和姿態，通過路徑規劃算法確定最優（yōu）路徑（jìng），並控製（zhì）AGV小車按照規（guī）劃路徑進行導航。路徑（jìng）規劃算法需要考慮多種因素，如最短路（lù）徑、避障、交通規則等，以確保（bǎo）AGV小車能（néng）夠高效、安全（quán）地（dì）到達目標位置。在導航過程中，AGV小車視覺識別係統會不斷地監測（cè）周圍環境（jìng）的變化，實時（shí）調整路徑規劃，並根據傳感器提供的避障信息，避開（kāi）障礙物或調整運動軌跡。
