局部视觉导引AGV
原理：在AGV上安装摄像机和图像采集系统，通过车载视觉摄像头采集运行区域的图像信息，利用图像信息的处理来进行定位和导航。
分类：
基于自然场景导航：利用自然环境中的特征，如墙壁、柱子、地面纹理等，通过图像处理和特征匹配算法，确定AGV的位置和方向。这种方式不需要额外的人工标志物，但受环境变化影响较大，对图像处理算法的要求较高。
基于结构化场景导航：在AGV行驶路径上设置特定的标志物，如二维码、色带、反光条等，通过车载视觉系统识别这些标志物，获取AGV的位置和导航信息。这种方式定位精度较高，但需要在环境中预先布置标志物，增加了系统部署的复杂性和成本。
运动型视觉导引AGV系统
硬件组成：包括CCD摄像机、环形光源、车体、驱动轮、RFID读卡器、万向轮、蓄电池、DSP/ARM嵌入式平台、直流伺服电机等。
导航实现：利用车载视觉传感器感知信息估计AGV在环境中的姿态，通过地面贴数字或字母描述信息，由车载视觉系统分析识别，地面控制站根据信息确定AGV位置和最佳路线。同时，由两个直流伺服电机驱动的差速驱动系统，可实现AGV的前进、后退和转弯运动。
融合RFID技术的视觉导引AGV
原理：RFID系统由RFID电子标签和读写器构成，用于实时读取路径旁放置的射频卡中的信息。将视觉导航与RFID技术相结合，视觉导航提供AGV在环境中的大致位置和方向信息，RFID技术则在关键位置提供精确的定位和站点识别信息，提高AGV的导航精度和可靠性。
优势：弥补了视觉导航在定位精度和抗干扰能力方面的不足，同时降低了对环境特征的依赖，使AGV能够在更复杂的环境中稳定运行。
