基于不同尺度双目视觉的AGV导引方法研究

摘要

为了提升AGV的智能水平，更好地利用环境信息，本文针对目前流行的基于标识线图像识别的AGV视觉导引问题，提出了一种不同尺度的双目视觉AGV导引方法。通过AGV运行环境和采集图像的具体分析，改进和优化了灰度阈值分割方法，在阈值分割图像的基础上，借鉴多尺度滤波思想，应用Sobel算子和大尺度滤波模板获取道路的鲁棒边缘，并集成应用Roberts算子进行小尺度边缘检测，获取了道路的精确定位边缘，为AGV导航提供了良好的支持。同时，利用尺度不变特征变换(SIFT)算法，对两种不同尺度的图像进行融合分析，对AGV前进道路附近的障碍物进行检测，并给出了两种不同尺度图像的匹配方法，以实现双目视觉的视差获取。