基于實例分割的車間AGV精確定位研究

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摘要：  針對自動引導車（Automated Guided Vehicle， AGV）在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境中定位誤差大且準確率低的問題，本文提出了一種基于實例分割的車間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一致性算法對雙攝像頭獲取的圖像進行實時拼接，使用動態(tài)加權(quán)融合算法消除接縫，利用RTMDet-Ins-x實例分割模型，獲取AGV掩膜，結(jié)合AGV的特征進行定位，建立數(shù)學模型矯正定位誤差。（剩余6908字）