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基于视觉的AGV路径跟踪技术研究综述报告
摘要
物流系统中，AGV（AutomatedGuidedVehicle）被广泛应用于物料搬运，其路径跟踪技术是AGV系统中的重要组成部分。本文主要介绍了基于视觉的AGV路径跟踪技术研究综述，包括AGV路径跟踪技术的发展历程、基于视觉的AGV路径跟踪技术的优点及其实现方法，并对未来该领域的研究进行了展望。
关键词：AGV、路径跟踪技术、视觉、发展历程、实现方法
一、引言
AGV是一种可以自主行驶并执行任务的自动化运载工具，具有任务灵活、无需人工干预等优势。在工业制造等领域，AGV应用已经达到广泛普及的程度。路径跟踪技术是AGV系统中的重要组成部分，它是指AGV在运动过程中通过某种方式进行路径跟踪，使其能够准确地沿着规划好的路径行驶，完成特定的运输任务。
目前，AGV路径跟踪技术的研究主要包括惯性导航、激光雷达和视觉导航等方面，其中基于视觉的AGV路径跟踪技术由于其具有响应速度快、实现成本低等优点，受到了越来越多的关注和研究。本文将对基于视觉的AGV路径跟踪技术进行综述，重点介绍其发展历程、实现方法及未来的研究方向。
二、AGV路径跟踪技术的发展历程
AGV路径跟踪技术的发展主要分为以下三个阶段。
（1）传统路径跟踪技术阶段
传统的AGV路径跟踪技术主要基于编码器、陀螺仪、磁力计等传感器感知AGV的运动状态，通过预设路径点的参数以及PID控制算法实现AGV路径跟踪。这种方法可以达到较高的精度，但需要地面设备等硬件支持，实现成本较高，同时受地面环境影响较大。
（2）基于激光雷达的路径跟踪技术阶段
为了解决传统路径跟踪技术的局限性，人们开始尝试其他传感器，例如激光雷达。激光雷达可以获取360度范围内的三维数据，能够得到环境的边缘以及障碍物的位置信息，通过轨迹规划算法进行路径规划，然后通过PID控制算法控制AGV沿着规划好的路径行驶。使用激光雷达进行路径跟踪可以获得高精度，但需要专业的硬件设备支持。
（3）基于视觉的路径跟踪技术阶段
基于视觉的路径跟踪技术是一种新兴的跟踪方法，它利用摄像头获取环境图像，通过图像处理和计算机视觉算法进行图像特征提取、目标跟踪等处理，实现对AGV的路径跟踪。该方法不需要地面设备和专业的传感器，实现成本低，但受环境的影响较大，如光照、物体遮挡等问题。目前，基于视觉的AGV路径跟踪技术正逐渐成熟并广泛应用于物流系统中。
三、基于视觉的AGV路径跟踪技术的优点及实现方法
基于视觉的AGV路径跟踪技术具有以下几点优点：
（1）可视性强
基于视觉的路径跟踪技术使用相机来感知环境，对环境的可视性要求比其它传感器低，容易部署，并能够观察到障碍物的位置和大小。
（2）成本低
基于视觉的路径跟踪技术不需要额外的传感器，相机价格逐年下降，所以相对于其他路径跟踪技术，实现成本更低。
（3）可扩展性强
基于视觉的路径跟踪技术更加灵活，可以很方便地应用于不同的平台、不同的环境以及不同的场景中，这种可扩展性很适合于AGV在日渐复杂的环境下应用。
基于视觉的AGV路径跟踪技术的实现方法主要包括以下几个方面：
（1）环境感知
环境感知是基于视觉的AGV路径跟踪技术的第一步，它主要是通过相机来获取运行环境的图像信息，同时通过图像处理、计算机视觉算法等手段，从中提取出关键特征信息，例如线、色块等。
（2）特征提取
特征提取是基于视觉的AGV路径跟踪技术的核心，其目的是从环境图片中提取出可用于运动控制算法的特征信息。目前，常用的特征提取算法有卷积神经网络（CNN）、Hough变换以及滑动窗口等。
（3）目标跟踪
基于视觉的AGV路径跟踪技术通常需要通过目标跟踪来获得AGV当前所在的位置，从而实现路径规划和路径跟踪的控制。目前，常用的目标跟踪算法有卡尔曼滤波器、粒子滤波以及卡尔曼滤波与粒子滤波相结合等方法。
（4）路径规划与跟踪
在获得AGV的当前位置以后，应用路径规划算法规划出一条合适的路径，然后使用路径跟踪控制算法控制AGV沿着规划好的路径行驶，以完成运输任务。常用的控制算法有PD、PID、模糊等方法。
四、未来研究方向
基于视觉的AGV路径跟踪技术在实现成本低、可扩展性强等方面具备较大的优势，但同时也存在一些问题，例如受光照等环境影响较大、准确度不高等，这些问题将会成为未来研究的重点。因此，未来基于视觉的AGV路径跟踪技术的研究需要关注以下几个方向：
（1）环境自适应
如何让AGV在不同的环境下适应自如，是基于视觉的AGV路径跟踪技术未来需要解决的一个重要问题。
（2）特征提取优化
如何提高特征提取的效率和准确度，以便提高系统的跟踪精度，是未来研究的关键。
（3）路径规划与控制策略优化
如何根据实际需要优化路径规划与控制策略，提高AGV路径跟踪的效率和准确性，是一个需要重点关注的问题。
（4）多传感