随着工业自动化和智能制造的发展，自动导引车（AGV）在现代工厂物流和车间作业中扮演着越来越重要的角色。AGV，即自动导引车，是一种无人驾驶的自动导引车辆，能够在设定路径内搬运货物。本文主要讨论了基于图像处理的AGV视觉导航的研究进展和实现方法。
AGV的导航方式经历了多元化的发展。在早期，AGV的导航系统多依赖于物理介质，如磁条、激光反射器等，这些导航方式虽然稳定可靠，但铺设和维护成本较高，且灵活性较差。随着图像处理技术、模糊理论和神经网络等智能技术的发展，视觉导航作为一种新型的导航方式开始兴起。视觉导航具有路径铺设简单、维护成本低、可以识别多种路标以及导航系统柔韧性好的优点。这些特性使得视觉导航成为当前国内外研究的热点方向之一。
在本文中，研究者基于图像处理技术进行了AGV视觉导航的研究。通过对摄像机所采集到的数字图像进行分析处理，结合不同的图像预处理方法，对比研究确定了更适合视觉导航的图像处理技术。图像预处理是视觉导航的第一步，包括对图像的去噪、增强、滤波等处理，以提升图像质量，增强导航系统的准确性和鲁棒性。
接着，研究者利用图像的形态学知识，对路径图像进行边缘检测，并通过数学形态学方法提取路径信息，进而确定路径中心线的位置。在此基础上，整合出一条直线作为导航路径。这一过程是视觉导航的关键环节，它关系到AGV能否准确识别并跟随预定路径。
为了使AGV能够根据视觉信息做出相应的移动控制，研究者设计了一个基于位置偏差量和角度偏差量的双输入单输出模糊控制器。模糊控制是一种处理不确定、不精确信息的控制策略，特别适合于处理非线性问题。在这个模糊控制器中，通过分析AGV的当前位置、角度以及目标位置之间的偏差，输出一个电压值来驱动两轮电机的差速调节，以调整AGV的速度和方向，使其满足路径跟踪的需要。
本研究的创新之处在于模糊控制器的设计。设计的模糊控制器不仅能够处理输入信息的不确定性，而且能在Matlab中Simulink环境下的仿真测试中，以较小的误差稳定地跟踪圆形路径。为了进一步验证所设计算法的有效性，研究者还在实验室条件下搭建了实验平台，并在该平台上对算法进行了大量的实验。实验结果表明，所设计的视觉导航系统能够有效地指导AGV沿着预期路径运动。
关键词中提到的图像处理是指使用计算机技术对图像进行分析和解释的过程。这不仅包括图像的获取、传输、存储和显示等基本步骤，还包括对图像内容的分析、特征提取、分类和解释等高级步骤。图像处理技术在视觉导航中的应用，极大地提升了AGV导航的智能化水平。
本文的研究不仅为AGV视觉导航的进一步研究提供了理论基础和实验数据，而且为智能工厂的发展提供了新的技术支持。随着技术的不断进步，基于图像处理的AGV视觉导航技术有望在更复杂的环境中实现广泛应用，提高工厂作业的自动化程度，降低劳动强度，提升物流效率。
