马 天，肖 卓，叶向斌，张桂梅

（南昌航空大学 航空制造工程学院，南昌 330063）

引 言

自动导引车(Automated Guide Vehicle，AGV)[1]是一种装有光学或电磁引导装置、能够沿导引路径自动行驶的无人运输车，广泛应用于工业、物流等领域。AGV的导航方式不仅决定其组成的物流系统的柔性，而且也影响该系统的可靠性和成本。

目前国内外有许多关于AGV导引和定位系统的研究，现有的AGV识别技术虽然广泛且定位精度高，但算法较为复杂，在一定程度上提升了调试和人工维护的成本。其中使用较多的导航方式有电磁导航、激光引导、惯性导航和视觉导航等[2]。陈显宝等[3]利用计算机图像识别技术，设计了一种基于DM码的AGV二次定位算法，实现精度较高的定位。茅正冲[4]利用最小二乘法提取导航路径，结合二维码标签实现对AGV位置和路线的实时监控。Laurens Jacobs等[5]提出了一种用于AGV轨迹跟踪模型的H∞最优线性反馈控制器。相较其他导航方式，由于视觉导航能更好地应付诸多的环境变化，具有路径设置和避障更灵活，价格低廉等优点，在近年来得到学者们的关注。基于视觉导航的AGV是利用摄像头采集路面标识带的图像信息，经过计算机识别处理得到路径信息，从而控制车辆的运行。对于这类AGV来说，导航标识带中心线提取系统是最关键组成部分。能否准确地从摄像头采集到的图像中识别、提取出导航标识带的中心线直接影响到AGV导航的精度。

针对该问题，学者们提出基于计算机视觉的方法检测道路标线，如田明锐等[6]提出了一种新的基于Canny算子的道路标线检测算法，通过自适应寻找Canny算子的最佳阈值，能较好地实现道路标线的准确检测。……