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摘要：本发明提供了一种AGV视觉导航方法，所述方法包括：S101、获取AGV机器人当前所处位置的周围图像；S102、调取所述当前所处位置的之前周围图像，所述之前周围图像与所述周围图像具有间隔时间，所述间隔时间至少为2秒；S103、确定所述之前周围图像和所述周围图像中目标对象在所述间隔时间的运动位移；S104、根据所述运动位移控制所述AGV机器人的运动状态和运动线路。本发明调取不同间隔时间的之前周围图像，将之前周围图像与实时周围图像对比目标对象，以此确定AGV机器人接下来的运动状态，本发明具有响应时间短、运动状态确定时间快的优点。

主权项：1.一种AGV视觉导航方法，其特征在于，所述方法包括：获取AGV机器人当前所处位置的周围图像；调取所述当前所处位置的之前周围图像，所述之前周围图像与所述周围图像具有间隔时间，所述间隔时间至少为2秒；确定所述之前周围图像和所述周围图像中目标对象在所述间隔时间的运动位移；根据所述运动位移控制所述AGV机器人的运动状态和运动线路；AGV机器人的底盘上安装有广角相机；广角相机拍摄AGV机器人的当前所处位置的周围图像，所述周围图像为AGV机器人正前方300°范围内的广角图像；标定所述广角图像的目标对象，所述目标对象包括充电桩、其他AGV机器人、固定放置的物品、墙体或移动物中的一个或多个；确定所述之前周围图像和所述周围图像中目标对象在所述间隔时间的运动位移，包括：所述之前周围图像在存储之前先选取存储图像目标对象；接收到所述周围图像后选取所述周围图像的实时图像目标对象，所述存储图像目标对象与实时图像目标对象为同一个目标对象；对比存储图像目标对象的边缘像素与实时图像目标对象的边缘像素，得到所述实时图像目标对象相对所述存储图像目标对象的运动位移；所述对比存储图像目标对象的边缘像素与实时图像目标对象的边缘像素，得到所述实时图像目标对象相对所述存储图像目标对象的运动位移，包括：在所述周围图像中确定与所述之前周围图像中第一特征区域对应的第二特征区域；调取所述之前周围图像，所述之前周围图像标定有至少一个第一特征区域；对所述周围图像下采样得到候选特征区域，候选特征区域的数量大于或等于所述第一特征区域；在所述候选特征区域中根据边缘像素匹配出对应第一特征区域的第二特征区域；第一特征区域中包含有存储图像目标对象，第二特征区域中包含有实时图像目标对象；以广角相机的相机坐标为基准，确定第一特征区域内存储图像目标对象的坐标点和第二特征区域内实时图像目标对象的坐标点；根据两个坐标点的差值得到所述实时图像目标对象相对所述存储图像目标对象的运动位移；所述调取所述当前所处位置的之前周围图像，包括：处理AGV机器人采集的实时周围图像，并在每帧周围图像中依据已知坐标系标记AGV机器人的坐标数据、目标对象相对AGV机器人的位置坐标点；根据不同的坐标数据标定实时周围图像的目标对象，将所述实时周围图像按照坐标数据分类存储在图像数据库；当AGV机器人行进至对应坐标数据时，从所述图像数据库中调取本AGV机器人在坐标数据的间隔帧周围图像，所述间隔帧周围图像与所述实时周围图像的间隔时间至少2秒。

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