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AGV道路识别算法存在难点

发布日期:2016-10-08 15:40    浏览次数:     作者:IKVROBOT    

针对AGV系统的视觉导引进行了以下两个方面的研究:1、相关算法的设计和实现;2,、AGV平台的设计和实现。

其中,AGV相关算法的设计包括道路识别算法设计和道路跟踪算法设计;AGV平台的设计和实现包括了硬件系统的设计和集成,以及软件系统的设计和开发。道路识别算法:道路识别是室外AGV视觉导引技术的关键功能,道路识别算法的准确性对自动导航车的平稳运行有着重要的影响。

1、道路检测算法集中在单幅图像的处理上。在自动导航车的运行过程中,连续帧之间的道路形状存在着很强的关联性,特别是在中低速运行的情况下,如果可以有效的利用连续帧之间道路形状的关联性,可以有效地减少计算路面的搜索空间,降低计算开销,提高识别效率。

2、自动导航车在运行过程中,由于样本的增加,重新训练将耗费大量的计算时间。种可行的方案是:每次只训练新增的样本,通过“融合”算法将新的聚类中心和原先的聚类中心进行融合,而不是每次用全部样本进行训练。

3、缺少对复杂路况下道路模式的判断,以及多路径的提取和跟踪算法。

AGV系统在自动化生产中发挥着重要的作用,通过应用AGV系统,能大幅减少人力成本,提高生产效率。南昌艾克威尔专业AGV小车生产厂,提供AGV设备包括:激光导引AGV、潜伏式AGV、牵引式AGV等。AGV小车www.ikvrobot.cn

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