AGV小车手势识别技术的实现主要有以下几种方式：
基于视觉的手势识别
原理：通过摄像头捕捉手部动作的图像序列，利用软件算法对图像进行处理，分割出手势区域，获取手势的三维动作信息，再与系统中设定好的手势信息进行比对，从而达到识别手势的目的。
应用实例：德国贝尔自动化公司的FiFi® AGV小车，借助专门用于图像处理的神经网络（CNN卷积神经网络），可以识别基于手、头和身体的各种手势，实现车辆的无接触转向。
基于激光雷达的手势识别
原理：激光雷达能够在复杂的环境中准确识别出各种障碍物，包括静态障碍物和动态障碍物，如行人、其他车辆等。通过检测手部动作对激光信号的反射和遮挡变化，来识别手势动作。
应用实例：在一些AGV小车的避障系统中，激光雷达可以在检测障碍物的同时，检测操作人员的手势指令，实现对AGV小车的控制。
基于3D ToF相机的手势识别
原理：3D ToF相机可以快速地获取环境中物体的三维位置信息，通过采集手部的三维图像，结合相应图像处理算法，对不同手势进行识别和分类。
应用实例：青岛维感科技有限公司的Vzense 3D ToF相机，可应用于AGV小车场景中的手势识别，实现对AGV小车的控制和交互。
基于其他传感器的手势识别
原理：接触式手势识别主要是通过使用数据手套、加速度计、多点触摸屏等传感器进行手部动作姿态的定位；非接触式手势识别还可以使用毫米波雷达等实现，通过检测手部动作对雷达信号的反射和多普勒频移变化，来识别手势动作。
应用实例：在一些特殊环境或对精度要求较高的场景中，如医疗手术中的手势控制、高精度装配中的手势引导等，可能会采用基于数据手套或其他高精度传感器的手势识别系统。
