自引导车AGV(Automated Guided Vehicle)的导航技术中,基于视觉的导航方式由于其信息量大而成为主要的研究方向。传统的视觉导航方法采用的镜头通常视角较小,一次采集获取的信息相对较少,当观测大角度范围时需要通过旋转云台实现,实时性差,而且易于丢失目标。利用鱼眼镜头构建的全方位视觉系统,能够一次采集半球域内的环境信息,因此对于机器人的视觉导航具有重要的意义。全方位视觉有效地克服了云台旋转导致的图像信息丢失,使得目标的图像特征更加稳定,有利于AGV的视觉定位和导航。而且,采用单一的鱼眼镜头构建的全方位视觉系统,相对于相机拼接和反射式全景镜头,结构更简单,实现更方便,能大大简化系统的设计基于视觉的AGV导航必须要解决的问题是航标的识别和跟踪,以及车体的定位。采用基于鱼眼的全方位视觉系统的一个突出问题是图像存在畸变,为了精确地定位车体,需要对跟踪到的航标坐标进行矫正。由于全方位视觉系统采集的信息量大,背景较为复杂,且在室外环境下光照变化剧烈,所以在识别和跟踪算法方面,需要同时考虑这几个方面的内容。本课题选择相对容易实现的模板匹配识别算法和鲁棒性较好的粒子滤波跟踪算法。通过实验验证,识别和跟踪精度较高,能够满足AGV导航的需要。为了验证AGV基于全方位视觉导航的精确性,课题采用的导航实验方案是示教再现的导航方式,这种导航方式方便灵活,而且能够很好地验证导航的精确性和鲁棒性。本课题采用单一鱼眼镜头构建全方位视觉系统,将其固定在AGV的顶端,以解决AGV的视觉定位和导航。通过在AGV平台上的实测,证明了该全方位系统能较为精确地跟踪室外目标,并实现自身的定位和示教再现导航。