视觉导航AGV定位与路径规划技术研究

工业自动化和智能化水平的提高对物流系统提出了更高的要求。自动引导小车（AGV）作为现代物流系统的重要组成部分，现已得到广泛的应用。在众多 AGV 导航方式中，视觉导航方式在路径变更、智能避障、功能拓展等方面有较大优势，发展前景广阔。本文针对 AGV 视觉导航技术开展了研究工作，主要研究内容如下：

首先，在分析视觉导航 AGV 发展现状及视觉导航关键技术的基础上，确定了本文的研究重点为定位技术和路径规划技术。从多个方面对比分析了固定路径视觉导航方式和自由路径视觉导航方式，提出了本文的视觉导航方案并对硬件进行了选型和调试。

其次，对视觉定位算法进行了研究。根据视觉定位流程，对比分析了多种特征匹配算法的匹配性能，确定了 ORB 算法作为本文的特征匹配算法，并利用视觉词典算法提高图像匹配速度。同时采用贝叶斯滤波算法建立了图像匹配概率模型，提高了匹配鲁棒性。结合随机抽样一致性算法和最小二乘法计算匹配图像间的相对位姿。随后通过实验对视觉定位算法进行了多方面评估。

再次，基于 AGV 自由路径导航方式，从全局路径规划和局部路径规划两方面开展了研究。为获取运行时间最短路径，利用结合角度的代价评估方法和基于移动全向性的节点剔除方法，提出了一种改进 JPS（Jump Point Search）全局路径规划算法。同时为解决局部极小问题，引入沿墙策略，提出了一种改进动态窗口局部路径规划算法。并通过仿真实验验证了两种算法的可行性。

最后，搭建了 AGV 视觉导航系统，并在工业现场开展了实验，验证了本文提出的视觉定位算法和路径规划算法具有较高的准确性和鲁棒性。从而表明基于本文视觉定位算法和路径规划算法的视觉导航系统可实现 AGV 的自主导航。