1、AGV（Automated Guided Vehicle）作為一種自動(dòng)化物料傳輸設(shè)備，在制造業(yè)、物流業(yè)以及自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)中具有廣闊的應(yīng)用前景。視覺(jué)導(dǎo)引AGV受限于實(shí)時(shí)性、魯棒性等問(wèn)題，還沒(méi)有得到廣泛應(yīng)用。本文在總結(jié)了國(guó)內(nèi)外AGV視覺(jué)導(dǎo)引技術(shù)研究成果的基礎(chǔ)上，深入研究了與AGV視覺(jué)導(dǎo)引相關(guān)的核心技術(shù)。
　　本文首先對(duì)視覺(jué)導(dǎo)引系統(tǒng)展開了研究，詳細(xì)闡述了視覺(jué)導(dǎo)引系統(tǒng)的工作原理和圖像處理算法。為解決視覺(jué)導(dǎo)引AGV采用環(huán)形LED陣列光源照明時(shí)產(chǎn)

2、生的非均勻光照和高光問(wèn)題，提出了一種基于光照約束的圖像預(yù)處理方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能有效提高路徑特征提取的可靠性。多分支路徑識(shí)別是AGV實(shí)際應(yīng)用中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，本文針對(duì)直角轉(zhuǎn)彎和圓弧轉(zhuǎn)彎兩種模型，提出了一種基于區(qū)域描述符和最小生成樹的多分支路徑識(shí)別方法，首先采用基于區(qū)域描述符的方法提取路徑特征，再采用基于最小生成樹的支持向量機(jī)多分類方法，得到多個(gè)分類決策面。最后，多種環(huán)境下的AGV運(yùn)行測(cè)試驗(yàn)證了該方法的有效性和可靠性。
　　其

3、次，本文深入研究了雙驅(qū)動(dòng)AGV的多目視覺(jué)導(dǎo)引技術(shù)，包括多攝像機(jī)的協(xié)同標(biāo)定和多目視覺(jué)協(xié)同導(dǎo)引技術(shù)。本文提出了一種基于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的攝像機(jī)協(xié)同標(biāo)定方法，該方法能夠在不借助其它輔助測(cè)量設(shè)備的條件下，精確標(biāo)定出攝像機(jī)視野中心相對(duì)于驅(qū)動(dòng)單元的位置關(guān)系、攝像機(jī)相對(duì)于AGV坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)角和多攝像機(jī)之間的位置關(guān)系，從而建立統(tǒng)一的世界坐標(biāo)系。在此基礎(chǔ)之上，本文分析了雙驅(qū)動(dòng)視覺(jué)導(dǎo)引AGV的圓弧轉(zhuǎn)彎過(guò)程，得到了影響圓弧轉(zhuǎn)彎運(yùn)行平穩(wěn)性的限制條件，并且提出了一種多目