针对AGV系统的视觉指导，研究了以下两个方面：1.相关算法的设计与实现； 2. AGV平台的设计与实现。

其中，与AGV相关的算法设计包括道路识别算法设计和道路跟踪算法设计。 AGV平台的设计和实现包括硬件系统的设计和集成，以及软件系统的设计和开发。道路识别算法：道路识别是户外AGV视觉引导技术的关键功能。道路识别算法的准确性对自动导航车辆的平稳运行具有重要影响。

1.道路检测算法专注于单个图像的处理。在自动导航车辆的操作期间，连续帧之间的道路形状之间具有很强的相关性，特别是在低速和中速操作的情况下。如果能够有效利用连续帧之间的道路形状之间的相关性，则可以有效地减少用于计算路面的搜索空间，减少计算开销，并提高识别效率。

2.在自动导航车的操作过程中，由于样本的增加，重新训练会消耗大量的计算时间。可行的解决方案是每次仅训练新添加的样本，并使用“融合”算法将新的聚类中心与原始聚类中心融合，而不是每次都对所有样本进行训练。

3.缺乏对复杂路况下道路模式的判断，以及多路径提取和跟踪算法。