在AGV小车引导方面，我们摒弃了现如今比较成熟的激光引导、电磁引导技术，采用性价比更高的视觉引导。同时，我们设计的AGV小车还可通过摄像头，对位置信息进行收集，实现对AGV小车的定位，而在其他AGV小车上，还要安装用于定位的检测仪器。我们还通过调度系统对采集到的信息进行分析，在地图上显示AGV小车当前运行状态，实现AGV小车的最优路径规划。与其它类型AGV小车相比，我们的AGV小车引导技术上更具创新，在工厂复杂环境的工作能力更强。

我们以台达SCARA工业机器人和台达机器视觉系统为主要设备设计应用于工业生产的自主高速分拣系统，实现对圆形、多边形等对象的颜色及位置的自主识别，完成不同环境下对不同对象的分拣操作。本项目选题将与生产实践相结合并进行思路创新，机器视觉的技术突破为机器人发展中重点环节，项目将机器视觉与多机器人协同工作相结合，并引入人工智能算法进行自主学习，设计具有自适应功能的高速分拣系统，具有实际生产使用价值

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