基于YOLOv8改进与图像分割的AGV托盘检测方法OA

一、引言随着智能制造与智慧物流的飞速发展,自动导引车(Automatic Guided Vehicle, AGV)作为物料搬运的核心装备,其智能化水平直接决定了整个物流系统的效率与柔性。传统的AGV多依赖于磁导、激光等引导方式,其路径固定,无法适应动态变化的复杂环境。赋予AGV自主感知、决策与执行的能力,是实现其与物理环境智能交互、完成诸如托盘自主叉取等复杂任务的关键,其中,基于视觉的感知技术因其信息丰富、成本低廉且易于部署,已成为提升AGV智能化的核心驱动力。