机器视觉AGV（Automated Guided Vehicle）是一种利用机器视觉技术进行导航和定位的自动导引车辆。以下是关于机器视觉AGV的详细介绍：
工作原理
图像采集：AGV机器人搭载的摄像头通过逐帧采集场景图像。
图像预处理：对采集到的图像进行去噪、增强和滤波等处理，以提高图像质量。
特征提取：从预处理后的图像中提取出关键的特征信息，例如边缘、角点等。
目标检测与识别：通过机器学习算法对提取到的特征进行检测和识别，从而实现对目标物体的识别。
路径规划与控制：根据目标物体的位置和环境信息，通过路径规划算法确定最优路径，并控制AGV机器人的移动。
精确定位：利用图像处理技术对目标物体进行精确定位，并反馈给AGV机器人进行修正。
技术特点
高精度定位：能够实现厘米级甚至毫米级的定位精度，适用于对定位精度要求较高的场景，如电子制造、半导体生产等。
高灵活性：可以通过软件算法快速调整导航路径和任务，适应不同的工作场景和任务需求，无需对环境进行大规模改造。
信息获取能力强：能够从环境中提取语义信息，适应复杂场景，如识别变形的货架、托盘，提取搬运量信息，进行狭小空间车辆调度等。
智能化程度高：可与其他自动化系统、物联网设备等进行无缝集成，实现更高级的自动化功能和智能化管理，如与MES、WMS、ERP等系统对接，实现生产、物流等环节的协同运作。
应用领域
物流仓储：用于无人仓储系统中的货物搬运和仓库管理，可通过识别货物位置和环境中的障碍物，自主规划路径并完成货物的搬运任务，提高物流效率和减少人力成本。
制造业：用于生产线上的零部件运输和装配，可通过识别待加工零部件的位置和装配工序的要求，自主规划路径并完成物料运输和装配任务，提高生产线的自动化程度和生产效率。
医疗：用于医院内的药品分发、医疗设备运输等，可通过识别药品标签、设备标识等信息，准确地将物品送达指定地点，提高医疗服务的效率和质量。
航空航天：用于航空制造中的零部件运输、飞机装配等，可在复杂的生产环境中实现高精度的导航和定位，确保零部件的准确安装和飞机的高质量制造。
优势与挑战
优势：视觉引导AGV机器人具有更高的自主性和适应性，能够提高物流效率、降低成本，同时也为制造业等领域带来了新的机遇和挑战。
挑战：视觉导航对光的依赖程度高，在暗处或者一些无纹理区域需要借助辅助传感器；纯视觉方案在实际应用中还存在诸多掣肘，目前并没有真正意义上的纯视觉导航方案落地，通常需要与其他导航或定位系统配合使用；视觉导航AGV的定位精度往往不高（纯视觉导航），虽然用于自动化流水线的视觉导航系统，可以做到0.1mm的定位精度，但基于无固定参照的视觉导航AGV，其定位精度相对较低。
