官祥锦，张为民，陈 娟

（1.中国航空制造技术研究院，北京100024；2.北京化工大学，北京 100029）

自动导引车（Automatic guided vehicle，AGV）是一种能够进行自主或半自主移动的轮式机器人。它集控制和导航系统于一体，广泛用于柔性加工、柔性装配、自动化立体仓库等领域[1]。随着科学技术的进步和国家生产制造能力的提高，AGV 的运用越来越广泛[2]。它能够在已知或未知的环境中，根据生产或运输的要求，自动将货物按照人们的意愿从一个地方运输到另一个地方。AGV 的应用不仅提高了生产效率，还在很大程度上降低了生产成本。但是目前还没有一种通用的AGV 能够适用于各种生产场所，AGV 的设计也需要根据应用场景的变化而变化[3]。此外，目前AGV 大多应用在已知环境中，即根据现场生产需要，让AGV 按照预先铺设的路径行驶[4]。路径识别在AGV 行驶的过程中起着至关重要的作用，现存的AGV路径识别方法主要有基于电磁的路径识别方法和基于视觉的路径识别方法[5]。基于视觉的路径识别方法由于成本低，系统搭建容易，相对于电磁方式,基于视觉的方法在工业现场的抗干扰能力也更强，所以基于视觉的路径识别方法在实际的生产生活中有着更为广泛的应用[6]。由于AGV 的广泛应用，基于视觉的AGV路径识别有着较大的应用潜力，但很多研究在AGV 的路径铺设方面，都只使用了单一颜色的路径[7-8]，同时也没有考虑多路径交叉的情况，这和AGV 现实的应用场景不符合[9-13]。此外，已有研究中，在路径的识别算法上要么过于复杂[14-16]，实时性差，要么仅考虑了某几种特殊情况[17-19]，实用性较差。……