视觉引导AGV中的数字图像处理方法

利用计算机视觉技术引导自动运输车AGV(Automatic Guided Vehicle)是一种重要的AGV导航手段。该方法通过摄像头获取道路图像信息并进行处理,获得道路参数,以此来指引AGV导航。现有的视觉导航算法大多复杂度较大,难以满足实际应用的实时性需求。提出一种基于道路参数识别的视觉引导方法,将道路中的道路识别为曲线参数,结合预测进行修正,在保证精度的前提下,大幅提高算法效率。理论分析和实验结果表明,该方法具有识别精度高,执行速度快,能达到实用化的要求。

基于多传感器融合的自动导引车系统设计与控制策略

自动导引车在柔性制造业、物流业和自动仓储中具有广泛的应用前景和价值。提出并设计了一种基于CCD摄像头、RFID传感器、编码器、陀螺仪、声纳等多种传感器的自动导引车系统。通过对多种传感器数据进行信息融合达到控制目的,在实验室中搭建了模拟环境,开发了原型系统并进行测试,实验结果证明该方法提高了自动导引车系统的实时性和导航精度。