基于ARM的嵌入式视觉导航AGV控制系统：光照与路径适应性研究

本文主要探讨的是"基于嵌入式视觉导航的AGV控制系统"的研究，由蔡任、方雪清等人合作完成，发表在《中国科技论文在线》。研究的核心焦点在于如何利用嵌入式技术来提升AGV（自动导引车）在复杂环境下的导航性能。作者选择ARM处理器作为核心工作平台，这是因为ARM处理器因其低功耗、高性能和广泛的应用范围，特别适合嵌入式系统的设计。 研究过程中，作者首先实现了在Linux系统环境下对ARM处理器的操作，确保了系统的基础运行稳定性和兼容性。接着，他们采用了OpenCV图像处理库，这是一种强大的计算机视觉工具，用于道路提取和机器决策。通过这种技术，他们设计了一种简单但高效的算法，用于实时识别和拟合道路，这对于AGV在视觉导航中的路径规划至关重要。 移植OpenCV程序到ARM处理器后，系统能够处理实时图像数据，提高了AGV的导航精度和反应速度。为了验证控制系统的有效性和可靠性，作者进行了对照实验，通过实验数据确定了系统的最优参数。这些参数优化对于无人化物料运输系统的高效运行有着直接的影响，可以确保AGV在各种光照条件和不同颜色路径下都能准确导航。 关键词如"AGV"、"嵌入式系统"、"视觉导航"和"最优颜色"揭示了研究的核心概念和技术手段。这项研究不仅推动了AGV技术的发展，还为实际工业自动化应用提供了关键技术支撑，尤其是在制造业和物流领域，具有很高的实用价值。 这篇论文深入探讨了如何通过嵌入式视觉导航技术提高AGV的自主导航能力，展示了在实际环境中的应用潜力，对于相关领域的研究人员和工程师来说，具有很高的参考价值和借鉴意义。