基于實(shí)例分割的車間AGV精確定位研究

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摘要：  針對自動引導(dǎo)車（Automated Guided Vehicle， AGV）在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境中定位誤差大且準(zhǔn)確率低的問題，本文提出了一種基于實(shí)例分割的車間AGV精確定位方法。通過SURF特征提取算法、最近鄰匹配算法和隨機(jī)一致性算法對雙攝像頭獲取的圖像進(jìn)行實(shí)時拼接，使用動態(tài)加權(quán)融合算法消除接縫，利用RTMDet-Ins-x實(shí)例分割模型，獲取AGV掩膜，結(jié)合AGV的特征進(jìn)行定位，建立數(shù)學(xué)模型矯正定位誤差。（剩余6908字）