视觉引导车路识别

资 源 简 介

视觉引导车路识别

详 情 说 明

视觉引导车路识别技术是自动化搬运车（AGV）实现精准导航的核心环节。其核心任务是实时解析地面标识，确保车辆沿预设轨迹行驶。以下是几种主流技术方案的实现逻辑：

灰度图像处理方案 针对单色引导线场景，通常先对图像进行高斯滤波降噪，随后通过大津法（Otsu）自适应阈值分割突出路径区域。形态学闭运算可消除细小噪声，最后用连通域分析提取路径轮廓。该方法计算量低，但依赖高对比度环境。

彩色空间识别方案 在复杂光照或多色路径场景中，传统RGB空间易受亮度干扰。转换至HSI颜色模型后，利用色调（Hue）通道的稳定性分离特定颜色路径。例如，红色路径在H通道呈现0°或360°特征值，通过阈值分割即可提取目标区域。

路径中心线定位 获得二值化路径区域后，采用扫描线法垂直投影路径边缘点，通过最小二乘法拟合中心线方程。进阶方案会引入滑动窗口机制动态跟踪路径走向，适应弯曲轨迹场景。

Radon变换偏差检测 当需要量化路径偏角时，对分割后的图像进行Radon变换。该算法通过投影积分检测直线方向，计算出路径与车体坐标系的夹角，为控制系统提供纠偏参数。其优势在于对部分遮挡或断线情况具有鲁棒性。

这些方法可根据实际场景的复杂度进行组合，例如在仓储物流中优先采用HSI+Radon方案应对多变光照，而在工业流水线等结构化环境中，灰度处理即可满足实时性要求。