机器视觉AGV的工作原理主要包括以下几个方面：
图像采集
AGV小车上安装的摄像头或其他视觉传感器对周围环境进行图像采集。这些摄像头可以是单目摄像头、双目摄像头或深度相机等，不同类型的摄像头适用于不同的应用场景和需求。
图像处理与分析
采集到的图像会被传输到AGV小车的控制系统中，在控制系统中，计算机视觉算法会对图像进行处理和分析，这包括图像预处理、特征提取、目标识别等步骤。
图像预处理：对采集到的图像进行去噪、增强、二值化等处理，以提高图像的质量和清晰度，便于后续的分析和处理。
特征提取：从预处理后的图像中提取出有用的特征，如边缘特征、纹理特征、形状特征等。这些特征将作为目标识别的依据。
目标识别：根据提取的特征，利用模式识别算法或深度学习算法对图像中的目标进行识别和分类，例如，识别出货物、障碍物、地标、二维码等目标物体。
定位与导航
在识别出目标物体后，AGV小车还需要确定自身的位置和姿态，以及规划行驶路径。
定位：通过对环境中的地标、二维码等已知物体的识别和定位，结合AGV小车的运动模型和传感器数据，计算出AGV小车在环境中的位置和姿态。
导航：根据目标物体的位置和AGV小车的当前位置，规划出AGV小车的行驶路径。在行驶过程中，AGV小车会不断地根据视觉识别系统获取的环境信息进行调整和修正，以确保行驶路径的准确性和安全性。
控制与决策
最后，AGV小车的视觉识别系统会将处理和分析的结果传输到AGV小车的控制系统中，控制系统根据这些结果发出相应的控制指令，如驱动AGV小车的电机、调整AGV小车的行驶速度和方向等，以实现AGV小车的自主导航和操作。同时，控制系统还会根据环境的变化和任务的要求，做出相应的决策，如避障、重新规划路径等。
