自動導引車(AGV)作為智能物流與工業自動化的核心裝備，其定位精度直接影響生產效率與作業安全性。在工業場景中，傳統定位技術如GPS、磁導引、雷射導引等存在精度不足或成本較高的問題，而視覺導引因結構緊湊、性價比高成為研究熱點。隨著製造業對精密加工需求的提升，如何進一步優化自動導引車的定位算法，突破現有精度瓶頸，成為行業關注的重點。

  一、自動導引車視覺定位系統架構與標定方法

  自動導引車採用垂直地面安裝的工業相機採集圖像，搭配工控機與伺服驅動系統實現全向移動控制。

  二、自動導引車精確定位的核心算法流程

  《2025-2030年全球及中國自動導引車行業市場現狀調研及發展前景分析報告》指出，採用SURF算法提取特徵點，通過近似 Hessian 行列式圖構造 4 層金字塔，利用三維線性插值精確定位特徵點，並以 Haar 小波確定主方向與 64 維描述算子，相比 SIFT 算法減少 50% 的計算量。特徵點匹配採用 FLANN 搜索算法，實驗表明，在局部 QR 碼場景下，SURF 算法匹配準確率顯著高於 ORB 與 SIFT 算法。

  三、自動導引車控制量計算與實驗驗證

  在工業車間環境中，對全向重載自動導引車進行 300 次重複定位實驗，結果顯示：X 軸與 Y 軸方向定位精度均控制在 ±1mm，角度誤差 ±0.6°，滿足精密作業需求。相機高度 282mm、解析度 1280×1024 像素，配合環形 LED 光源，確保複雜光照下的穩定成像。

  總結

  本文提出的基於 SURF 算法的自動導引車精確定位方案，通過視覺系統標定、QR 碼特徵提取與匹配、控制量疊代計算等關鍵技術，實現了 ±1mm 級定位精度，顯著優於傳統磁導引(±10mm)、雷射導引(±5mm)等技術。實驗驗證表明，該方案在工業車間環境中具有良好的穩健性，適用於大尺寸重載自動導引車。未來可進一步優化算法效率，拓展至複雜動態場景，為智能物流與工業自動化提供更可靠的定位技術支撐。