孙欣欣，李珊红

（合肥学院 人工智能与大数据学院，安徽 合肥 230601）

0 引言

AGV（Automated Guided Vehicle，自动导引车）是指安装有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车[1]。作为现代制造业柔性物流系统中的自动化物料运输工具，AGV 是实现柔性化、自动化、智能化生产车间和现代物流系统的物料运输关键设备，具有灵活性强、自动化程度高和稳定可靠等优点。

当前AGV已经被广泛应用于自动化生产、现代物流仓储运输等各个行业，其中大部分是室内应用场景，本文则针对高速公路应急车道上自动巡警AGV 的室外复杂应用场景进行研究，该AGV 的主要功能是白天在高速公路应急车道上自动巡逻，拍摄违章车辆信息。导航方式是自动巡警AGV 技术研究的核心，目前常见的AGV导航方式包括电磁导航、磁带导航、惯性导航和视觉导航等。本研究采用视觉导航方式实现AGV自动导引，主要因为视觉导航方式与其他导航方式相比有以下优势：1.不需要预先铺设导引车运行轨道，成本较低；2.对外界环境的适应性更强，可以应用于更为复杂的室外环境。

路径识别技术是AGV视觉导航的关键技术，路径识别的准确度和实时性直接影响了AGV 自动导引的控制精度。目前很多学者对路径识别技术进行了相关研究。喻俊等设计了一种基于曲率角估计的路径模型分类算法，提高了对于复杂曲线路径的测量精度[2]；彭江涛等人设计实现了一种简易边缘检测算法，一定程度上提高了路径识别的准确度[3]。……