AGV（自动导引车）路径识别系统

资 源 简 介

AGV（自动导引车）路径识别系统

详 情 说 明

AGV路径识别系统是自动化物流领域的核心技术之一，主要通过计算机视觉实现导航。在Matlab环境下实现的典型处理流程包含五个关键步骤：

首先对采集的原始图像进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像。这个步骤通过加权平均法或最大值法实现，为后续处理减少数据量并保留有效信息。

接着采用阈值分割技术，通过全局阈值或自适应阈值算法将灰度图像转换为二值图像。这个环节需要特别注意光照条件对分割效果的影响，通常需要根据实际环境调整阈值参数。

完成二值化后会进行形态学处理，主要使用开运算和闭运算的组合。开运算可以消除细小噪声，而闭运算能够填充路径中的小孔，确保路径的连续性。

边缘检测是最后的关键步骤，常用算子包括Sobel、Prewitt或Canny。通过边缘检测可以精确提取路径轮廓，为AGV提供准确的导航信息。

整个处理流程需要注意各步骤参数的协调优化，特别是阈值选择和形态学处理尺寸的确定，这对最终路径识别的精度和鲁棒性有决定性影响。