自动导引车(AGV)作为智能物流与工业自动化的核心装备，其定位精度直接影响生产效率与作业安全性。在工业场景中，传统定位技术如GPS、磁导引、激光导引等存在精度不足或成本较高的问题，而视觉导引因结构紧凑、性价比高成为研究热点。随着制造业对精密加工需求的提升，如何进一步优化自动导引车的定位算法，突破现有精度瓶颈，成为行业关注的重点。

  一、自动导引车视觉定位系统架构与标定方法

  自动导引车采用垂直地面安装的工业相机采集图像，搭配工控机与伺服驱动系统实现全向移动控制。

  二、自动导引车精确定位的核心算法流程

  《2025-2030年全球及中国自动导引车行业市场现状调研及发展前景分析报告》指出，采用SURF算法提取特征点，通过近似 Hessian 行列式图构造 4 层金字塔，利用三维线性插值精确定位特征点，并以 Haar 小波确定主方向与 64 维描述算子，相比 SIFT 算法减少 50% 的计算量。特征点匹配采用 FLANN 搜索算法，实验表明，在局部 QR 码场景下，SURF 算法匹配准确率显著高于 ORB 与 SIFT 算法。

  三、自动导引车控制量计算与实验验证

  在工业车间环境中，对全向重载自动导引车进行 300 次重复定位实验，结果显示：X 轴与 Y 轴方向定位精度均控制在 ±1mm，角度误差 ±0.6°，满足精密作业需求。相机高度 282mm、分辨率 1280×1024 像素，配合环形 LED 光源，确保复杂光照下的稳定成像。

  总结

  本文提出的基于 SURF 算法的自动导引车精确定位方案，通过视觉系统标定、QR 码特征提取与匹配、控制量迭代计算等关键技术，实现了 ±1mm 级定位精度，显著优于传统磁导引(±10mm)、激光导引(±5mm)等技术。实验验证表明，该方案在工业车间环境中具有良好的稳健性，适用于大尺寸重载自动导引车。未来可进一步优化算法效率，拓展至复杂动态场景，为智能物流与工业自动化提供更可靠的定位技术支撑。