视觉引导AGV多分支路径识别研究

摘要

为了提高视觉引导AGV多分支路径识别的实时性和鲁棒性,论文提出基于PCA-LDA的特征提取算法与ADABOOST的分类算法。首先对采集到的图像进行预处理,再利用PCA对处理后的图像降维,并利用LDA进行初分类得到识别特征,最后利用ADABOOST分类器进行多路径的识别。实验结果表明,在满足实时性条件下,路径识别的准确率可达到99%以上。