AGV

導(dǎo)航一直是智能小車AGV的核心技術(shù)，磁條導(dǎo)航、激光導(dǎo)航、二維碼導(dǎo)航、自然導(dǎo)航等技術(shù)之后，最近，視覺導(dǎo)航從后臺走向了前臺，引起AGV行業(yè)的重視。

視覺導(dǎo)航即通過視覺攝像頭捕捉圖像信息，以獲取移動物體在空間中所處的位置、方向和其他環(huán)境信息，并用一定的算法對所獲信息進(jìn)行處理，建立環(huán)境模型，進(jìn)而尋找一條最優(yōu)或近似最優(yōu)的無碰路徑，實現(xiàn)安全移動，到達(dá)目的地。

AGV物流倉儲

視覺導(dǎo)航的核心是通過攝像頭采集環(huán)境圖像，結(jié)合計算機(jī)視覺算法實現(xiàn)定位與路徑規(guī)劃。其技術(shù)邏輯可分為三個層次：

環(huán)境感知：通過攝像頭實時捕捉周圍環(huán)境，識別地面特征（如二維碼、紋理、顏色等）或動態(tài)障礙物（如行人、叉車）。

數(shù)據(jù)處理：利用深度學(xué)習(xí)模型對圖像進(jìn)行特征提取與匹配，結(jié)合SLAM（同步定位與地圖構(gòu)建）技術(shù)構(gòu)建環(huán)境地圖。

決策控制：根據(jù)實時位置與目標(biāo)點，動態(tài)規(guī)劃最優(yōu)路徑，并通過電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)實現(xiàn)精準(zhǔn)移動。

AGV小車

視覺導(dǎo)航通過視覺傳感器采集周圍環(huán)境中的地理信息，經(jīng)過圖像處理和識別，生成導(dǎo)航指令。與非視覺類傳感器相比，視覺傳感器具有無噪聲、無有害影響、信息量大等特點。在實際應(yīng)用中,只需在路面上畫出路徑引導(dǎo)線或者路標(biāo)圖形, AGV就可以通過視覺導(dǎo)航系統(tǒng)來控制自身行走。

相對于埋設(shè)導(dǎo)線/磁條、安裝磁釘?shù)确椒ǘ? 視覺導(dǎo)航進(jìn)一步增強(qiáng)了系統(tǒng)的靈活性, 并且降低了安裝使用成本，同時視覺識別也可以避免出現(xiàn)如慣性導(dǎo)航等虛擬路徑導(dǎo)航方法存在的誤差積累問題（在部分應(yīng)用中，視覺可以作為慣性導(dǎo)航的誤差校正方法）。相對于激光導(dǎo)航方法，視覺導(dǎo)航的優(yōu)勢在于其低廉的系統(tǒng)硬件成本以及識別功能的擴(kuò)展能力——只要軟件和模式識別功能足夠智能，自動導(dǎo)引車就可以實現(xiàn)多種導(dǎo)航和定位功能。

AGV超薄車

盡管視覺導(dǎo)航技術(shù)已取得顯著進(jìn)展，但仍面臨以下挑戰(zhàn)：

復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性：在強(qiáng)光、反光或低光照環(huán)境下，攝像頭可能無法準(zhǔn)確識別特征，需結(jié)合紅外或激光雷達(dá)增強(qiáng)精準(zhǔn)性。

算法優(yōu)化：深度學(xué)習(xí)模型需持續(xù)訓(xùn)練以提升識別準(zhǔn)確率，同時需平衡計算資源與實時性。

標(biāo)準(zhǔn)化缺失：目前視覺導(dǎo)航系統(tǒng)缺乏統(tǒng)一接口標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致不同廠商設(shè)備難以互聯(lián)。

視覺識別導(dǎo)航方法，由于其對地面適應(yīng)性廣、地理標(biāo)簽耐重載、導(dǎo)航精度高、硬件成本低等優(yōu)點，已經(jīng)在電子制造、家電生產(chǎn)、電氣制造等工業(yè)領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。由于視覺導(dǎo)航技術(shù)有一定的技術(shù)難度，因此目前國內(nèi)的應(yīng)用數(shù)量少。隨著視覺導(dǎo)航系統(tǒng)硬件成本逐漸下降，以及導(dǎo)航技術(shù)的不斷發(fā)展，這類AGV系統(tǒng)將進(jìn)一步擴(kuò)展在制造業(yè)廠內(nèi)物流系統(tǒng)中的應(yīng)用。

地牛AGV

AGV視覺導(dǎo)航不僅是技術(shù)的升級，更是物流自動化從“機(jī)械執(zhí)行”到“智能決策”的跨越。隨著AI、5G等技術(shù)的成熟，視覺導(dǎo)航AGV將成為智能制造與智慧物流的核心載體，推動行業(yè)向更高效、更柔性、更綠色的方向發(fā)展。未來，我們或許將看到AGV通過“視覺”與“智能”的結(jié)合，自主完成從倉儲到配送的全流程，真正實現(xiàn)“無人化”物流。

審核編輯 黃宇