数字图像处理技术是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSI的发展而产生、发展和不断成熟起来的一门新兴技术,在各个领域获得了巨大的成就,而随着AGV越来越广泛的应用,其导引技术的研究日益深入,如何使用数字图像处理技术来导引AGV成为国内外众多研究者的工作热点.视觉导引就是用计算机模拟人眼的视觉功能,从图像或图像序列中提取信息,对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别,获取周围环境的信息,指导机器人进行运动.其中,提高视觉导引系统的路径识别以及路径跟踪能力是关键所在.本文以上海港机厂的一个项目所建立的AGV研究平台为依托,进行了旨在提高视觉导引AGV路径识别和路径跟踪的准确性、稳定性和实时性的研究.本文的研究主要包括以下内容:(1)给出了AGV视觉导引系统硬件体系的构建方案.(2)介绍了本视觉导引系统所使用数字图像处理技术,在此基础上通过实验比较了几种常用的图像分割技术对路面图像实际的分割效果,并编制程序进行了计算验证.根据结果确立了采用HSL颜色模型对图像进行阈值化分割,相比传统的灰度图像分割法以及基于RGB颜色空间的阈值分割法,它利用的信息量大,抗噪声干扰小,使后期处理的精度更加高.(3)以MATLAB的模糊控制工具箱为研究平台,设计了一个双输入单输出的模糊控制器进行路径跟踪,其中输入为AGV车体纵轴线相对于路径中线的距离偏差e和方向偏差α,输出为车轮的转向角β,通过使用MATLAB对不同的模糊控制规则进行分析得到了最佳的方案,最后计算了系统的模糊控制表以便程序查询使用.用DELPHI编制了基于HSL颜色阈值分割法的导引系统控制软件来验证控制算法的正确性.