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本文以“985”项目所建立的一个教学、科研AGVS平台为依托，开展了旨在提高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) 构建了AGV视觉导引系统的硬件体系。
(2) 在分析各种常用的图像分割方法的基础上，通过离线实验方式比较了几种图像分割方法对拍摄到的路面图像的实际分割效果，根据实验结果提出了采用基于HSL颜色模型的阈值化分割方法分割路面图像。
(3) 根据拍摄到的图像和要获取的偏差的特点，在获取偏差时直接从原始图像上抽取中间有限行进行处理，获得了比较好的效果。这样处理既保证了所要获取的偏差的准确性又大大减少了计算量，提高了系统的实时性。
(4) 本文以AGV车体纵轴线相对于路径中线的方向偏差和侧向位置偏差为输入，AGV转向轮的转角为输出设计了一个模糊控制器进行路径跟踪，有效克服了AGV路径跟踪系统的非线性和不确定性的不良影响，提高了系统的鲁棒性。
(5) 研究了在LabVIEW这一新的图形化编程环境下控制算法的实现问题。
最后，通过实验验证了本文所提出的算法的有效性。