基于SLAM导航的多目视觉AGV系统设计

目的 为了进一步提高SLAM定位精度和小障碍物识别能力。方法 采用SLAM与多目视觉结合的方法，首先构建AGV运动学模型，然后构建双目立体视觉模型，基于SURF+RANSAC改进的分区域加权算法，尽可能剔除冗余误匹配对，显著提高匹配精度。其次，在传统SLAM导航基础上融入单目视觉，实现关键工位点精确定位停靠，并给出二维码遮挡缺损情况下的解决方法，采用双目视觉实现距离实时测量。结果 双目距离检测精度可达±1.88 mm，轨迹精度可以控制在±2 mm。结论 融合SLAM和多目视觉可以有效提高导航定位精度和小障碍物识别能力，提高了SLAM的应用领域，具有一定的推广前景