视觉引导下物流模型车的边缘检测与路径识别

摘要

为解决物流领域中的自动引导车辆(简称AGV)在视觉引导方式下实时性差、识别精度低的问题,选用智能车作为AGV的模型车,来进行图像处理和路径识别的算法研究。为提高对道路边缘的快速识别,将原有的边缘检测法改进为一种多状态边缘检测算法,即考虑一般道路下的多类型图像状态。针对特殊路径的识别,使用陀螺仪角速度积分法来规避车速对标志位的影响,并通过对照实验证明了该算法的有效可行。经测试和应用,证明了一般情况下图像处理运算速度的提升和特殊路段识别的高精确性。