多目视觉与激光组合导航AGV精确定位技术研究-仪器仪表学报
AGV移动机器人的五种定位技术介绍
AGV移动机器人的五种定位技术介绍AGV（Automated Guided Vehicle）移动机器人是一种自动导引车辆，能够在工业和物流领域进行物品运输和搬运任务。
为了准确定位AGV移动机器人的位置，可以采用多种定位技术。
下面将介绍五种常见的AGV定位技术。
1.激光定位技术：激光定位技术是一种通过激光扫描仪实现的定位方法。
它通过扫描周围环境并计算与物体的距离和角度来确定机器人的位置。
这种定位技术具有高精度和高可靠性的特点，适用于需要精确定位的场景，如仓库等。
2.视觉定位技术：视觉定位技术是一种使用摄像头和图像处理算法来确定机器人位置的方法。
它通过识别和匹配环境中的特征点或标志物来进行定位。
视觉定位技术具有较高的灵活性和适应性，可以适应不同环境和场景的变化。
3.超声波定位技术：超声波定位技术是一种使用超声波传感器来测量距离和方向的方法。
机器人通过发送超声波信号，并根据接收到的反射信号计算与物体的距离和方向，进而确定自身位置。
这种定位技术需要在环境中设置超声波信号源，适用于开放空间和室内场景。
4.地磁定位技术：地磁定位技术是一种通过检测地球磁场强度和方向来进行定位的方法。
机器人搭载磁力计和罗盘传感器，通过测量环境中的地磁场来确定自身位置。
地磁定位技术具有较高的稳定性和精度，适用于室内和地下场景。
5.惯性导航定位技术：惯性导航定位技术是一种使用加速度计和陀螺仪等惯性传感器来确定机器人位置的方法。
它通过测量机器人的加速度和角速度来计算和集成运动路径，并推算出位置。
惯性导航定位技术具有较高的实时性和灵活性，适用于复杂环境和短距离运动。
这些AGV定位技术各有优劣，可以根据不同的应用场景和需求选择合适的技术。
在实际应用中，也可以将多种定位技术进行组合和协同，以提高定位的精度和鲁棒性。
随着技术的不断进步，AGV定位技术将会越来越成熟和普及。
AGV激光导航定位技术综述与发展趋势
124物流技术与应用/2020.06权威AUTHORITATIVE FORUM 自动导引车(Automated Guided Vehicle，简称AGV)是现代制造企业物流系统中的重要设备，主要用来搬运各类物料，为系统柔性化、集成化、高效运行提供了重要保证。
激光导航AGV以激光雷达作为探测外部周围环境的传感器，从而进行导航定位。
相比于其他导航方式，激光导航AGV具有较高的可靠性和柔性，广泛应用于生产制造的各个领域。
一、导航方式的形式及特点1.基于反射标记物的激光导航在AGV行驶路径的周围布置足够数量的激光反射标记物，激光雷达探测并识别反射标记物，从而进行导航。
通常，激光反射标记物以反光板、反光柱的形式存在，如图1、2。
这种导航方式稳定可靠，定位精度高，算法复杂度较低，对外界环境的要求较低，应用广泛。
2.基于外界自然环境的激光导航这种导航方式又称为自然导航，以AGV激光雷达探测到的轮廓信息作为参考，进行导航。
相比于依赖反射标记物的激光导航方式，虽然自然导航的精度、可靠性相对较低（特别是在环境摘 要：AGV广泛应用于物流仓储、生产制造，是生产环节中柔性制造的重要体现。
本文针对激光导航AGV，根据激光导航方式进行归纳并阐述其特点，对定位与建图、内部定位传感器、定位精度具体展开讨论，总结AGV激光导航技术的发展趋势。
关键词：AGV、激光导航、定位、发展趋势AGV激光导航定位技术综述与发展趋势文/徐京邦 刘洋 李计星 周宇 王凌云条形反光板实物图圆柱形反光板实物图 相比于其他导航方式，激光导航AGV 具有较高的可靠性和柔性信息较为单一的情况下，如较长的走廊），算法复杂度相对较高，但是无需安装激光反射标记物，减少了AGV系统的安装调试时间，提高了AGV系统的柔性。
3.基于反射标记物和自然环境的复合式激光导航复合导航，一方面利用周围自然环境信息对AGV进行定位，一方面在环境可识别性较差或需要进行精确定位的站台区域，布置反射标记物，求解AGV的实时位置。
AGV视觉导航技术研究进展
AGV视觉导航技术研究进展AGV（Automatic Guided Vehicle）是一种能够在工业环境中自动导航的无人驾驶车辆，广泛应用于物流、仓储、制造等领域。
AGV的视觉导航技术是指利用相机、激光雷达等传感器获取环境信息，通过图像处理、目标检测、路径规划等算法实现AGV的定位、导航和避障。
随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，AGV的视觉导航技术取得了显著的研究进展。
目前，AGV视觉导航技术的研究主要集中在以下几个方面：1. 目标检测与识别：目标检测是AGV视觉导航的基础任务之一，通过检测和识别环境中的障碍物和标志物，来实现路径规划和避障。
目前，常用的目标检测方法包括基于传统特征的方法（如Haar特征、HOG特征）和基于深度学习的方法（如YOLO、Faster-RCNN）。
这些方法在保证检测准确性的也能满足实时性要求。
2. 地图构建与定位：地图构建和定位是AGV实现导航的关键环节。
通过利用传感器获取的环境信息，结合SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法，可以实时构建环境地图，并估计AGV的位置和姿态。
目前，SLAM算法主要分为基于特征点的方法（如ORB-SLAM）和基于直接法的方法（如DSO）。
这些方法能够实现在未知环境中的定位和导航。
3. 路径规划与规划：路径规划是AGV视觉导航的核心任务之一，主要是根据环境地图和AGV的起始位置和目标位置，通过合适的算法来生成一条安全有效的路径。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法等。
这些算法能够在复杂环境中高效地生成路径。
4. 避障与路径跟踪：避障和路径跟踪是AGV视觉导航的关键技术之一，主要是通过传感器检测到的障碍物信息，结合路径规划算法，来实现AGV的自动避障和路径跟踪。
目前，常用的避障算法包括逃生算法、动态窗口算法等。
AGV视觉导航技术研究进展
AGV视觉导航技术研究进展AGV（Automated Guided Vehicle）是一种自动导航的搬运车辆，广泛应用于自动化仓储物流系统中。
AGV视觉导航技术是指通过摄像头等视觉设备获取环境信息，实现AGV自主定位、路径规划和避障等功能的技术。
随着人工智能和机器视觉技术的不断发展，AGV视觉导航技术也在不断增强和完善，为物流行业的自动化和智能化提供了更便利和高效的解决方案。
一、三维建图和定位技术：AGV视觉导航的第一步是对环境进行三维建图，以便于AGV能够准确地定位自己的位置。
目前，研究者们通过使用激光雷达、摄像头等传感器，结合SLAM（Simultaneous Localizationand Mapping）算法，实现对环境的高精度建模，并能够实时更新地图信息，以适应环境的变化。
二、路径规划和避障技术：AGV在进行搬运过程中需要避开障碍物并选择最优路径，以提高工作效率和安全性。
目前，研究者们结合图像识别、深度学习等技术，能够实现对环境中的障碍物的快速识别和预测，从而为AGV提供最佳的路径规划方案。
三、交互式控制和协作技术：在实际的物流系统中，多台AGV可能需要协同工作，以完成复杂的搬运任务。
为此，研究者们提出了基于无线通信和分布式控制的协作策略，实现多台AGV之间的信息交换和协同工作，从而提高整个物流系统的效率和灵活性。
四、自适应学习和智能优化技术：随着AGV的不断运行和积累经验，研究者们提出了基于机器学习和智能优化的方法，使得AGV能够根据自身的运行状况和环境的变化，自主进行学习和优化，以实现自适应的路径规划和避障控制。
总的来说，AGV视觉导航技术的研究进展主要集中在三维建图和定位、路径规划和避障、交互式控制和协作、自适应学习和智能优化等方面。
随着人工智能和机器视觉技术的不断创新和应用，AGV视觉导航技术将会更加强大和智能，为自动化物流系统的发展提供更多的可能性。
在未来，AGV视觉导航技术有望成为自动化物流系统中的关键技术，推动整个物流行业向着智能化、高效化和柔性化的方向前进。
AGV视觉导航技术研究进展
AGV视觉导航技术研究进展一、AGV视觉导航技术的基本原理AGV视觉导航技术是利用摄像头、激光雷达等设备采集环境信息，并通过对信息的处理和分析，确定AGV在空间中的位置和姿态，从而实现对AGV的导航控制。
其基本原理可以分为三个步骤：环境感知、定位与建图、路径规划与控制。
环境感知是AGV视觉导航的第一步，通过摄像头和激光雷达等设备对周围环境进行感知，获取地标、障碍物等信息。
在此过程中，需要实时采集环境的数据，并对数据进行处理和分析，以实时更新环境地图和障碍物信息。
定位与建图是AGV视觉导航的核心步骤，通过对环境的感知数据进行处理和分析，确定AGV当前的位置和姿态。
在此过程中，需要建立环境地图，并将AGV的位置信息与地图进行匹配，从而实现对AGV的定位和建图。
1. 视觉SLAM技术的发展SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）即同时定位与地图构建技术，是AGV 视觉导航技术的核心之一。
随着计算机视觉和机器人技术的不断发展，视觉SLAM技术在AGV导航中得到了广泛应用。
通过视觉SLAM技术，AGV可以在未知环境下进行自主导航，并实时构建环境地图，并实时对自身位置进行定位，从而实现对环境的感知与理解。
2. 深度学习在AGV视觉导航中的应用深度学习作为人工智能领域的热点之一，已经在AGV视觉导航技术中得到了广泛应用。
通过深度学习技术，AGV可以从传感器获取的数据中学习环境特征，并进行环境识别、目标检测等任务，从而实现对环境的感知和理解。
深度学习还可以用于AGV的路径规划与控制，通过深度学习算法对环境数据进行分析和处理，从而确定最优的运动路径和控制策略。
多传感器融合技术是AGV视觉导航中的关键技术之一，通过将不同传感器获取的数据进行融合处理，可以提高导航系统的鲁棒性和精度。
在AGV视觉导航中，常用的传感器包括摄像头、激光雷达、惯性导航等，通过融合多传感器信息，可以实现对环境的高精度感知和对AGV位置的精确定位。
AGV视觉导航技术研究进展
AGV视觉导航技术研究进展AGV（Automated Guided Vehicle）是自动导引车辆的缩写，是一种能够自主进行导航和运输任务的物流设备。
AGV在现代物流运输中扮演着重要的角色，能够减少人力成本、提高运输效率，并且在无人化物流系统中具有广泛的应用前景。
而AGV的视觉导航技术作为AGV导航的核心技术之一，具有很高的研究和应用价值。
下面将对AGV视觉导航技术的研究进展进行介绍。
AGV视觉导航技术是指通过机器视觉算法和传感器，对AGV周围的环境进行感知和分析，并利用这些信息实现AGV的定位、路径规划和障碍物避障等导航任务。
AGV视觉导航技术的研究意义主要体现在以下几个方面：（1）提高导航精度：AGV视觉导航技术可以实现对AGV位置和姿态的高精度估计，从而提高导航的准确性和稳定性。
（2）增强环境感知能力：AGV视觉导航技术可以通过感知和分析周围环境的信息，实现对障碍物、路径和地标等的识别和分析，从而使AGV能够更好地适应复杂的工作环境。
2. AGV视觉导航技术的关键技术AGV视觉导航技术的核心是基于机器视觉的感知和分析算法。
目前，AGV视觉导航技术的研究主要集中在以下几个方面的关键技术：（1）视觉传感器选择：AGV视觉导航系统需要选择适合的视觉传感器，如摄像头、激光雷达等，来获取周围环境的图像信息。
不同的传感器对环境的感知能力和成本有不同的影响。
（2）环境感知和地标识别：AGV需要对周围环境进行感知和分析，包括识别和定位障碍物、识别和匹配地标等。
环境感知和地标识别是实现AGV导航的基本步骤。
（3）定位和姿态估计：AGV需要对自身的位置和姿态进行准确的估计。
定位和姿态估计是实现AGV导航中最重要的任务之一，也是最具挑战性的技术之一。
（4）路径规划和避障算法：AGV需要通过路径规划算法确定行驶的最优路径，并通过避障算法避免与障碍物发生碰撞。
路径规划和避障算法是AGV视觉导航的关键技术。
（1）基于深度学习的图像识别和分析：深度学习技术在图像识别和分析方面取得了很大的突破。
AGV视觉导航技术研究进展
AGV视觉导航技术研究进展随着自动化物流行业的迅猛发展，AGV（自动引导车）的应用得到了广泛的关注和应用。
AGV的视觉导航技术是其关键技术之一。
本文将介绍AGV视觉导航技术的研究进展。
AGV视觉导航技术是指AGV通过摄像头获取场地信息，并通过图像处理算法对场地进行分析和识别，从而得出车辆的位置、运动状态和行驶路径等相关信息，以实现车辆的自动跟随、避障、精确定位、路径规划等功能的技术，是AGV实现自主导航的基础技术之一。
1.图像处理算法的研究图像处理是AGV视觉导航的核心技术，其通过对图片的采集和图像处理算法的设计，实现图像的分析和识别，以获得车辆的位置、状态和环境信息等，以此实现车辆的导航和运动控制。
目前，研究者主要采用模式匹配、视觉特征、深度学习和神经网络等技术进行图像处理，以实现车辆的精确定位和避障等功能。
2.机器人学习技术的应用近年来，机器人学习技术在AGV视觉导航中的应用也逐渐得到了广泛关注。
机器学习技术能够通过训练机器人从大量数据中学习，以提高车辆的自主学习和决策能力。
目前，机器学习技术主要应用于车辆路径规划、动态障碍物识别和自适应运动控制等方面，以提高车辆的智能化和自主化程度。
3.基于RGB-D的三维建模技术基于RGB-D的三维建模技术是AGV视觉导航中的一项重要技术，它主要通过对场地进行三维重构，以提高车辆的空间感知能力。
当前，研究者主要采用基于深度传感器的相机，通过获取场地的深度信息和纹理信息实现点云数据的三维重构，以提高车辆的精确定位和空间感知能力，从而实现车辆的精准定位和路径规划。
AGV视觉导航技术的应用场景主要包括以下几个方面：1. 物流仓储场景：在物流仓储场景中，AGV通常会在重复性高、环境复杂度低的场景中进行物料转移，主要应用于自动化物料运输和搬运。
2. 生产车间场景：在生产车间场景中，AGV主要应用于工件上下料、设备维护和零件装配等工艺流程中的各种自动化操作。
3. 医疗领域场景：在医疗领域场景中，AGV主要应用于无菌物品的运输，如手术器械、污染物和医药品等。
多窗口实时测距的视觉导引AGV精确定位技术研究
多窗口实时测距的视觉导引AGV精确定位技术研究作者：隆康赵晓伟来源：《中国新技术新产品》2017年第16期摘要：针对为提升视觉导引自动导引车（AGV）精准定位，探讨出多窗口实时测距精确定位方案。
这种方案利用定位点设置圆形标识来进行定位标识符，首先依据车载视觉装置组装，建设模型进行视觉实时测距。
提取运用椭圆几何特点来使用，并且利用椭圆周边来的曲角率估算方法来进行精确识别定位，而后使用最小二乘拟合直线来取得椭圆中心点，最后，采取多个窗口进行图像分别处理的办法，把定位划分成多个不同的进程来处理，缓步逼近，已达到精确定位的目的。
实验结论表明，这种方案能把视觉导引AGV精确定位提高到2mm。
关键词：自动导引车；视觉导引；实时测距；精确识别中图分类号：TP242 文献标识码：A0.引言物料运输的最好的工具是自动导引车（AGV），分别很好地运用在不同的行业领域。
但是，AGV在使用过程中，定位精度不足，在各种工业领域很难推广使用。
当前AGV有各种各样的驱动定位方式，AGV在各种领域使用不同驱动定位方式的使用成本和性能也有很大的区别。
其中方便低廉的定位方法是磁力定位驱动方案，这种定位方式十分简单，但是不精确，大多数定位精度在±20mm范围内；AGV利用激光导引定位的精度能达到±5mm，但是其成本高，而且传感、发射器以及反射装置安装很复杂；定位的精确以及性价比高的方案就是采用视觉导引AGV，其前景市场发展很好，只是其精确定位技术存在不足，定位精度大多数在±10mm范围内。
使视觉导引的定位精度得到突破，就能解决它在AGV推广运用中遇到的瓶颈。
时下的视觉导引AGV存在着诸如定位的精确度不高、定位方法单一等多种缺点。
以往的相对定位算法主要包括里程计法与惯性导航法，出现的误差主要是由轮子侧滑或者积分累积导致的，其定位精度也不尽人意。
曾有人利用基于惯性导航和视觉里程计法的定位方式，也有人使用设备同一时间定位跟地图创建（SLAM），在大场景下实现了AGV定位，但其缺陷是缺少工作点处精确定位的策略，还需要额外安装大量传感器，而且没有实时测距功能。
agv激光导航控制方法
agv激光导航控制方法AGV（Automated Guided Vehicle，自动导引车）是一种用于自动搬运物品和设备的无人驾驶车辆。
激光导航是目前广泛应用于AGV系统中的一种导航方法，它利用激光传感器实时获取环境地图并进行定位和路径规划。
本文将介绍AGV激光导航的基本原理以及控制方法。
首先，AGV激光导航系统由激光传感器、控制器、执行器和导航算法组成。
激光传感器通过扫描周围环境，测量距离和角度信息，并将这些数据转化为地图信息。
控制器负责接收和处理地图信息，并根据导航算法计算出最优路径和速度指令。
执行器根据控制器的指令，控制车辆的运动，使其沿着规划好的路径导航。
在AGV激光导航控制方法中，最关键的是实时定位和路径规划。
定位是指AGV确定自己在地图中的位置，一般采用自适应蒙特卡洛定位（AMCL）算法，该算法基于粒子滤波器进行定位，可以实现较高的定位精度。
路径规划则是确定AGV从当前位置到达目标位置的最短路径，常用的算法有A*算法和Dijkstra算法。
这些算法根据地图信息和车辆状态计算出最优路径，并生成速度指令供执行器执行。
AGV激光导航控制方法还需要考虑避障和安全性。
避障是指在导航过程中，AGV要能识别和避免障碍物。
激光传感器可以提供周围环境的距离和形状信息，通过对环境进行建模和检测，可以实现障碍物的检测和避障。
在控制方法中，需要将避障功能整合到导航算法中，使车辆能够自主避免碰撞和保持安全。
总结而言，AGV激光导航控制方法是通过激光传感器获取环境地图并进行定位和路径规划，最终实现车辆的自动导航。
这种控制方法依赖于高精度的定位和路径规划算法，并考虑了避障和安全性。
AGV激光导航在物流和制造业等领域有着广泛的应用前景，可以提高运输效率和减少人力成本。
激光导航AGV车载控制系统设计与路径跟踪算法研究
激光导航AGV车载控制系统设计与路径跟踪算法研究一、概述随着科技的日新月异，人工智能(AI)和机器学习(ML)已经逐渐渗透到我们的日常生活中，而在物流、制造、医疗等领域，它们的应用更是日益广泛。
在这些领域中，自动导引车（AGV）发挥着重要的作用，它们能够高效地完成各种复杂的任务，大大提高了生产力和效率。
传统的AGV导航方式往往依赖于复杂的环境传感器和人工编程，这不仅增加了系统的成本，还限制了其应用范围。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于激光导航的AGV车载控制系统设计与路径跟踪算法的研究。
该系统能够在无需人工干预的情况下，实现AGV的高效运输任务，并通过先进的路径跟踪算法，确保车辆的稳定运行。
我们将详细介绍激光导航AGV车载控制系统的设计与实现细节，为相关领域的科研人员和工程师提供有价值的参考与借鉴。
1. 激光导航AGV的发展背景与现状随着科技的不断发展，物流自动化和智能化已经成为行业发展的重要趋势。
在这个大背景下，激光导航AGV（自动导引运输车）作为一种先进的搬运设备，因其具有高精度、高灵活性和高效率的特点，在国内外物流领域得到了广泛应用。
在传统的人工搬运方式中，人力劳动强度大，工作效率低下，且容易出现误操作。
为了提高物流运作的自动化水平，减少人力成本，自20世纪90年代以来，各国开始研究和发展自动化搬运系统。
激光导航AGV作为一种新兴的技术手段，其发展速度迅速，已成为现代物流配送领域的重要组成部分。
激光导航AGV已经在许多国家和地区得到应用，如美国、德国、日本等。
激光导航AGV的研究和应用也取得了显著的进展，在机械制造、纺织服装、食品加工、电子电器等行业得到了广泛应用。
尽管激光导航AGV在技术上取得了一定的突破，但仍面临一些挑战。
AGV的路径规划和导航稳定性仍然需要进一步提高；AGV的智能调度和路径优化问题也有待进一步研究和解决。
未来激光导航AGV的研究和应用还需要在核心技术和关键问题方面进行深入探索和创新。
AGV视觉导航技术研究进展
AGV视觉导航技术研究进展AGV视觉导航技术主要包括视觉感知、目标检测、运动估计、地图构建和路径规划等方面。
目前主要研究方向有：多传感器融合、SLAM及深度学习等。
多传感器融合是目前AGV视觉导航技术中研究热点之一。
多传感器融合通常包括摄像头、激光雷达、超声波等多种传感器结合使用，以提高AGV在导航中的可靠性和精确性。
例如，有研究者将激光雷达作为主要传感器进行地图构建，而将摄像头作为辅助传感器以检测障碍物的信息。
利用多传感器融合可以优化AGV的导航精度，同时也可以提高AGV在复杂环境下的避障性能。
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术也是AGV视觉导航技术中许多研究所采用的方法。
SLAM技术是一种通过多传感器实现的同时定位和地图构建的方法，可以实现在未知环境中的自主导航。
在SLAM过程中，AGV需要通过传感器获取当前环境的数据，同时估计AGV位置和构建当前环境地图，最终实现自主导航。
SLAM技术已成为现代自主导航技术中不可或缺的一部分。
深度学习是AGV视觉导航技术中的另一种前沿技术，它可以提高AGV在目标检测、视觉感知等方面的精确性。
深度学习技术可以通过大量的数据进行学习，并形成各种分类器用于目标检测。
例如，利用深度学习技术可以对货架上的物品进行识别和分类，有效提高AGV在仓储物流中的运输效率。
在路径规划方面，基于AGV当前状态和目的地，利用深度学习技术可以确定最佳路径。
这种策略利用大量数据进行训练，并学习最佳路径的特征，最终形成一个路径规划器。
路径规划器会优化经过AGV的路径，提高AGV的导航效果。
总之，AGV视觉导航技术的研究在不断前进，多传感器融合、SLAM、深度学习等技术不断被采用并不断优化，从而使得AGV设备的自主导航、路径规划与避障能力更加强大，促进物流流程的自动化进程。
AGV视觉导航技术研究进展
AGV视觉导航技术研究进展AGV（Automated Guided Vehicle）是一种自动引导车辆，广泛应用于工业生产线、仓储物流、医疗设备等领域。
AGV的自动导航技术是其实现自动化操作的关键，其中的视觉导航技术在研究和应用中得到了广泛关注和不断发展。
本文将对AGV视觉导航技术的研究进展进行介绍。
AGV视觉导航技术主要包括视觉传感器、视觉定位和路径规划三个方面。
视觉传感器用于获取环境信息，视觉定位用于确定AGV的位置和姿态，路径规划用于实现AGV的动态路径规划和避障。
在视觉传感器方面，目前广泛使用的是摄像头和激光雷达。
摄像头通过图像采集和处理可以获取环境的视觉信息，激光雷达则可以获取环境的几何信息。
这些传感器的数据可以用于建立地图和障碍物检测，为视觉定位和路径规划提供基础数据。
视觉定位是AGV视觉导航的关键环节之一。
常见的视觉定位方法包括基于特征的定位和基于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的定位。
基于特征的定位通过提取环境中的特征信息，比如边缘、角点等，来确定AGV的位置。
而SLAM则是通过在运动中建立和优化地图，同时估计自身位置和姿态，达到实时定位的目的。
这些方法结合视觉传感器的数据，可以实现较高精度的AGV定位。
路径规划是AGV导航的另一个关键环节。
在工业、仓储等环境中，需要考虑多种约束和目标，如路径长度、避免碰撞、优化物流效率等。
常见的路径规划算法包括A*、Dijkstra、RRT等。
这些算法在考虑约束和目标的基础上，通过搜索和优化来寻找最优路径或可行路径。
近年来，随着深度学习的发展，AGV视觉导航技术也得到了新的突破。
深度学习能够通过大量的数据和神经网络的训练，实现图像的识别、目标检测和语义分割等高级视觉功能。
将深度学习应用于AGV视觉导航中，可以提高环境感知和决策能力，进一步提高导航的精度和稳定性。
总结而言，AGV视觉导航技术在摄像头、激光雷达、视觉定位和路径规划等方面都取得了突破和进展。
AGV视觉导航技术研究进展
AGV视觉导航技术研究进展AGV（自动引导车）是一种无人驾驶的运输设备，在现代工业生产中得到了广泛的应用。
AGV的核心技术之一就是视觉导航技术。
目前，随着图像处理、计算机视觉和深度学习等技术的不断发展，AGV视觉导航技术也在不断地更新和改进。
本文将针对AGV视觉导航技术的研究进展进行介绍。
一、传统视觉导航技术传统的AGV视觉导航技术主要采用的是图像处理技术和模式识别技术。
该技术利用相机采集环境图像，将图像进行处理和分析，得出关于环境的信息，如地面标记、墙角、障碍物、道路等。
然后，AGV根据这些信息进行路径计划和导航。
其中，最核心的问题就是如何从环境图像中提取有用信息。
在传统的视觉导航技术中，最常用的是边缘检测和颜色分割技术。
边缘检测主要是指在图像中检测出物体的边缘，并且提取出物体的特征。
边缘检测分为梯度算子法、边缘匹配法、边缘统计法等多种方法。
颜色分割技术是基于环境中物体的颜色特征，对图像进行分割和定位。
该技术通常用于区分不同的路面、识别标志等。
传统视觉导航技术虽然可以有效地检测出环境中的物体，但是，在实际应用中，由于物体的大小、形状、光照、遮挡等因素的影响，会使得检测出的物体不够准确，甚至会漏检或错检，从而影响到AGV的导航效果。
二、深度学习在AGV视觉导航中的应用随着深度学习技术的不断发展，越来越多的研究开始将深度学习应用于AGV视觉导航技术中。
相较于传统的视觉导航技术，深度学习在图像的特征提取、模式识别等方面表现出更好的性能和准确度。
在深度学习应用的AGV视觉导航技术中，最常用的是卷积神经网络（CNN）。
CNN可以从输入的图像数据中自动学习特征，并且理解图像中的上下文信息。
通过使用CNN，可以大幅提高AGV视觉导航的性能和实时性。
目前，已有多项研究表明，CNN能够有效地提高AGV的路径规划和避障能力，同时降低错误率。
在CNN应用于AGV视觉导航技术中，最为基础的就是数据集的构建。
为了让CNN能够准确地识别物体，需要针对不同的环境场景，采集大量的样本数据，并且对数据进行标注。
基于激光导航AGV定位算法的研究与设计
基于激光导航AGV定位算法的研究与设计作者：王如意鄢圣杰来源：《科技创新导报》2020年第09期摘; ;要：为了解决激光导航AGV因定位计算方法不佳而引起的定位精度误差、定位计算失效等问题，本文结合激光导航全局定位原理和研究的一种有关三边定位和三角定位算法相结合的方式，设计了相应的反光板匹配和质量准则算法。
利用激光雷达发射脉冲可以得到有效反光板的角度和坐标信息，再结合三边定位、三角定位的几何算法，最终得出了当前激光导航AGV小车的全局位姿，实现了比较精确的全局定位。
关键词：AGV; 定位导航; 全局位姿; 反光板中图分类号：TH122; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码：A; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文章编号：1674-098X（2020）03（c）-0096-02AGV主要应用于物流系统中，是一种典型的轮式行走机器人，涉及机械控制、光电仪器及计算机等多种学科相关前沿技术，其应用简单、灵活、安全、可靠;具备自适应强、高度自动化等优点。
其中，激光导航方式可以实现较高的定位精度、路径柔性和智能性，适应了AGV导航技术的发展趋势[1]，对促进激光导航智能化与自动化技术的研究有重要理论与实际意义。
本文通过调研大量国内外AGV文献资料，以结构化的室内环境作为应用背景，以两轮差速驱动 AGV为研究对象，用二维激光雷达作为传感器，研究和设计更适合激光导航的实时定位算法，以实现较为精确的定位。
1; 反光板定位原理反光板为宽度36mm的条状3m高反射贴膜，工作时，被固定安装在现场的环境中。
并且在地图绝对坐标系中，有确定的相应坐标和角度信息，以便有效地反射出激光雷达发射出的信号。
当激光雷达工作时，会对周围的环境发射脉冲激光束，重叠的激光束会经过布置好的反光板，被反射回扫描头。
当激光束照射在反光板上的面积较小时，反射回的光信号强度较弱;面积若较大，则反射回的光信号强度也较强;当整个激光束都照射在反光板上时，光信号强度最强。
基于多目视觉与惯导融合的SLAM方法研究
基于多目视觉与惯导融合的SLAM方法研究一、本文概述随着移动机器人和自动驾驶技术的快速发展，精准的定位和地图构建成为了这些技术领域的核心问题。
视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）技术，以其无需额外硬件设备、环境适应性强等优点，受到了广泛关注。
单目视觉SLAM在尺度恢复和初始化方面存在困难，而双目视觉SLAM虽然可以解决这个问题，但在计算复杂度和硬件成本上有所增加。
本文提出了一种基于多目视觉与惯导融合的SLAM方法，旨在结合多目视觉和惯性导航（Inertial Navigation System，INS）的优势，提高SLAM系统的定位精度和鲁棒性。
本文首先介绍了SLAM技术的基本原理和发展现状，分析了单目、双目以及多目视觉SLAM的优缺点。
详细阐述了基于多目视觉与惯导融合的SLAM方法的原理和实现过程，包括多目视觉传感器的标定、特征提取与匹配、位姿估计以及惯导数据的预处理和融合算法。
通过实验验证，本文所提方法在多种场景下均表现出良好的定位精度和鲁棒性，尤其在光线变化、动态环境等复杂条件下，其性能优势更加明显。
本文的研究成果不仅为移动机器人和自动驾驶技术提供了一种新的SLAM解决方案，也为后续研究提供了有益的参考和借鉴。
未来，我们将继续优化算法、扩展应用场景，并探索与其他传感器和技术的融合，以推动SLAM技术的发展和应用。
二、多目视觉与惯导融合理论基础随着机器人技术和自主导航系统的快速发展，视觉与惯性导航的融合已成为实现精确定位和稳定导航的重要手段。
多目视觉与惯导融合（VisualInertial Fusion, VIF）技术结合了视觉传感器的高精度定位和惯性测量单元（IMU）的高动态性能，通过优势互补，实现了在复杂环境下的鲁棒性和精确性。
多目视觉系统通过捕捉环境中的多视角图像信息，利用计算机视觉算法提取特征点并匹配，从而恢复出相机之间的相对位姿变化。
agv小车定位原理
agv小车定位原理AGV（Automated Guided Vehicle）小车是一种能够自主导航和定位的无人驾驶车辆。
AGV小车的定位原理是通过多种传感器和算法相结合，实现对自身位置的准确感知和定位。
AGV小车的定位主要依靠以下几种技术：1. 激光导航技术：AGV小车通常会配备激光传感器，通过发射激光束并接收反射回来的光信号，从而测量出与物体的距离。
激光导航技术可以实现对小车与周围环境的距离感知，进而确定小车的位置。
2. 视觉导航技术：AGV小车还可以利用摄像头等视觉传感器进行定位。
通过对环境中的特征进行识别和匹配，比如墙壁、地标等，可以确定小车相对于这些特征的位置和方向。
视觉导航技术可以提供更精确的定位信息，但对环境要求较高，需要有明显的视觉特征。
3. 超声波定位技术：AGV小车还可以使用超声波传感器进行定位。
超声波传感器可以发射超声波，并通过接收反射回来的声波来测量物体与小车之间的距离。
通过多个超声波传感器的组合使用，可以实现对小车位置的精确定位。
除了以上传感器技术外，AGV小车还可以使用惯性导航系统（Inertial Navigation System，INS）进行定位。
惯性导航系统利用陀螺仪和加速度计等传感器，通过测量小车的姿态和加速度变化，来估计小车的位置。
惯性导航系统的优点是精度高、无需外部参考，但容易受到误差累积的影响。
为了实现精确的定位，AGV小车通常会将上述多种定位技术进行融合使用。
比如，通过将激光导航和视觉导航相结合，可以提高定位的准确度和稳定性。
同时，小车还会利用地图和路径规划算法，将定位信息与预先建立的地图进行匹配，从而确定小车的位置和行驶路径。
AGV小车的定位原理不仅仅局限于以上几种技术，还可以根据具体应用需求使用其他传感器和算法。
例如，可以利用无线通信技术，通过与基站或其他小车进行通信，实现对位置的共享和校正。
AGV小车的定位原理是通过多种传感器和算法相结合，实现对自身位置的准确感知和定位。
AGV视觉导航技术研究进展
AGV视觉导航技术研究进展随着工业自动化程度的不断提高，自动引导车（AGV）在物流、制造等领域的应用越来越广泛。
而视觉导航技术作为AGV导航的重要组成部分，其研究一直备受关注。
本文将就AGV视觉导航技术的研究现状及进展进行探讨。
一、AGV视觉导航技术的意义自动引导车（AGV）是一种能够在没有人工干预的情况下完成货物搬运、装卸、运输等任务的车辆。
在现代制造业和物流业中，AGV的应用可以大大提高生产效率和物流效率，减少人力成本，提高安全性。
而AGV的导航技术则是其核心技术之一，保障了AGV在工作中的稳定性和精准性。
视觉导航技术是AGV导航技术中的一种重要技术手段，通过图像识别和处理，使AGV在工作中能够准确地识别和理解周围环境，从而实现精准导航。
AGV视觉导航技术的研究已经取得了一系列进展，主要体现在以下几个方面：1. 高精度的图像识别和处理技术由于AGV在导航过程中需要通过摄像头获取周围的环境信息，因此高精度的图像识别和处理技术是其视觉导航的基础。
目前，随着深度学习、人工智能等技术的不断发展，图像识别和处理技术已经取得了长足的进步。
通过卷积神经网络（CNN）等技术，AGV可以准确地识别出道路、障碍物、标识等信息，从而更加精确地进行导航。
2. 实时定位和路径规划技术AGV在导航过程中需要进行实时的定位和路径规划，确保其能够稳定、高效地完成任务。
目前，基于视觉的实时定位和路径规划技术已经取得了一定的进展。
通过结合SLAM技术（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）和深度学习技术，AGV可以实时地获取周围环境的信息，并根据自身位置和目标位置进行智能路径规划，大大提高了导航的精准度和效率。
3. 多传感器融合技术在实际的导航场景中，AGV需要同时使用多种传感器获取环境信息，如摄像头、激光雷达、红外传感器等。
而多传感器融合技术可以将不同传感器获取的信息进行智能融合，提高了环境感知的全面性和准确性。
一文读懂AGV的关键技术——激光SLAM与视觉SLAM的区别
一文读懂AGV的关键技术——激光SLAM与视觉SLAM的区别移动机器人(AGV)是工业机器人的一种。
它由计算机控制，具有移动、自动导航、多传感器控制、网络交互等功能，在实际生产中最主要的用途是搬运，可以说只要有搬运需求的地方，就有移动机器人的应用可能。
近年来，移动机器人技术在世界范围内得到快速发展。
人们致力于把移动机器人应用于各种场景中，从室内外搬运机器人，到服务型机器人，再到工业机器人等，移动机器人的运用都得到了巨大突破。
在移动机器人研究中一个最关键的技术就是即时定位和建图，也就是所谓的SLAM技术。
SLAM它试图解决这样的问题：一个机器人在未知的环境中运动，如何通过对环境的观测确定自身的运动轨迹，同时构建出环境的地图。
SLAM技术正是为了实现这个目标涉及到的诸多技术的总和。
由于其重要的理论与应用价值，被很多学者认为是实现真正全自主移动机器人的关键。
按照核心的功能模块来区分，目前常见的移动机器人SLAM系统一般具有两种形式：基于激光雷达的SLAM(激光SLAM)和基于视觉的SLAM(Visual SLAM或VSLAM)。
那么激光SLAM与视觉SLAM到底有何不同呢？看下面这个表格就一目了然啦~激光SLAM与视觉SLAM比较通过对比我们发现，激光SLAM和视觉SLAM各擅胜场。
两者相较，激光SLAM 构建的地图精度高，不存在累计误差，且能直接用于定位导航。
当然，激光SLAM也有一定的局限性。
比如在又长又直、两侧是墙壁的长廊或是动态变化大的环境中，单纯依靠激光SLAM容易发生定位丢失的情况。
其实，要想让移动机器人应对各种复杂的使用场景，激光SLAM 与视觉SLAM必将在相互竞争和融合中发展，多传感器融合导航必然是未来发展方向。
伴随移动机器人核心技术的解决，将替代人工完成简单、重复、劳动量大的繁杂工作，真正为人类服务。
agv激光导航工作原理
agv激光导航工作原理
agv激光导航是一种采用激光技术进行导航和定位的自动导航系统。
其工作原理主要包括激光发射、反射、接收和数据处理等步骤。
首先，激光导航系统会通过激光发射器产生一束激光束。
这个激光束会扫描周围环境，并与物体表面发生反射。
被反射的激光束会被接收器检测到。
接着，接收器会将接收到的激光信号转化为电信号，并传送给数据处理单元。
数据处理单元会对这些信号进行处理，提取出有用的信息，如距离、方向等。
然后，通过分析这些信息，系统可以确定AGV当前所处的位置和方向。
它会与预先建立的地图进行比对，从而得知AGV 应该执行的下一步动作，如前进、转弯等。
在整个过程中，激光导航系统会不断地扫描周围环境，并通过与反射物体的距离和角度的变化来确定AGV的位置和方向。
同时，它还能够实时动态地调整AGV的行驶路线，以适应环境的变化。
总的来说，AGV激光导航系统是通过发射、反射和接收激光信号，并对这些信号进行处理和分析，来实现AGV的导航和定位。
它能够提供精准的导航信息，使AGV能够准确地行驶到目的地。
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仪
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多目视觉与激光组合导航 Ａ Ｇ Ｖ精确定位技术研究
， ２ ， ２ ， ２ ， ２ ， ２ 何 ㊀ 珍１ ， 楼佩煌１ ， 钱晓明１ ， 武 ㊀ 星１ ， 朱立群１
（ １ ． 南京航空航天大学机电学院㊀南京㊀２ １ ０ ０ １ ６ ； ２ ． 江苏省精密与微细制造技术重点实验室㊀南京㊀２ １ ０ ０ １ ６ ） 摘㊀要： 为进一步提高自动导引车（ Ａ Ｇ Ｖ ） 的定位精度， 提出了一种多目视觉与激光组合导航的精确定位方法。该方法首先提 出了一种基于双目视觉实时测量的 Ａ Ｇ Ｖ位姿控制技术， 通过多目视觉系统来识别导引线侧的多个圆形标识点完成前瞻预判与 精准定姿。采用基于代数距离方差校验的改进型最小二乘拟合椭圆算法来确定各标识中心坐标， 结合激光扫描与视觉定位信 息， 采用无迹卡尔曼滤波算法进行多传感器信息融合， 最终实现精确定位。实验结果表明： 使用该方法后定位精度明显得到提 ０ ． ５ ʎ ， 停车定位精度可达 ʃ １ｍ ｍ 。 高， 控制曲线更为平滑， 定位鲁棒性更好， 姿态调整精度可达 ʃ 关键词：自动导引小车； 组合导航； 无迹卡尔曼滤波； 精确定位 中图分类号：Ｔ Ｐ ２ ４ ２ ． ２ ㊀Ｔ Ｈ ７ ４ １ ㊀㊀㊀文献标识码：Ａ ㊀㊀国家标准学科分类代码： ４ ６ ０ ． ５ ０
１ ， ２ １ ， ２ １ ， ２ １ ， ２ １ ， ２ Ｈ ｅＺ ｈ ｅ ｎ ， Ｌ ｏ ｕＰ ｅ ｉ ｈ ｕ ａ ｎ ｇ ， Ｑ ｉ ａ ｎＸ ｉ ａ ｏ ｍ ｉ ｎ ｇ ， ＷｕＸ ｉ ｎ ｇ ， Ｚ ｈ ｕＬ ｉ ｑ ｕ ｎ
（ １ ．Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｍ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄＥ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｎ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇＵ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙｏ ｆ Ａ ｅ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄＡ ｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ｓ ， Ｎ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ２ １ ０ ０ １ ６ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ．Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕＫ ｅ ｙＬ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙｏ ｆ Ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎａ ｎ ｄＭ ｉ ｃ ｒ ｏ Ｍ ａ ｎ ｕ ｆ ａ ｃ ｔ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇＴ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｎ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ２ １ ０ ０ １ ６ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｉ ｎｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏｆ ｕ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅｔ ｈ ｅｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｏ ｆ Ａ Ｇ Ｖ（ Ａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｅ ｄＧ ｕ ｉ ｄ ｅ ｄＶ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ）ａ ｎ ｄｍ ｅ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｓ ｏ ｆ ｈ ｉ ｇ ｈ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ｏ ｃ ｃ ａ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ，ａ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｅ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄｂ ａ ｓ ｅ ｄｏ ｎｂ ｉ ｎ ｏ ｃ ｕ ｌ ａ ｒ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎａ ｎ ｄｌ ａ ｓ ｅ ｒ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄｉ ｎｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ．Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ ，ｔ ｈ ｅｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｓ ａ ｎＡ Ｇ Ｖｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｎ ｄｐ ｏ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ ｂ ａ ｓ ｅ ｄｏ ｎｂ ｉ ｎ ｏ ｃ ｕ ｌ ａ ｒ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎｒ ｅ ａ ｌ ｔ ｉ ｍ ｅ ｍ ｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ．Ｔ ｈ ｅ ｍ ｕ ｌ ｔ ｉ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄｔ ｏｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｚ ｅａｎ ｕ ｍ ｂ ｅ ｒ ｏ ｆ ｃ ｉ ｒ ｃ ｕ ｌ ａ ｒ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ ｏ ｎｔ ｈ ｅ ｇ ｕ ｉ ｄ ｅ ｗ ｉ ｒ ｅ ｓ ｉ ｄ ｅ ，ａ ｎ ｄｔ ｈ ｅ ｆ ｏ ｒ ｗ ａ ｒ ｄｌ ｏ ｏ ｋ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｎ ｄａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅｐ ｏ ｓ ｅｄ ｅ ｔ ｅ ｒ ｍ ｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｒ ｅｃ ｏ ｍ ｐ ｌ ｅ ｔ ｅ ｄ ．Ｔ ｈ ｅ ｎ ，ｔ ｈ ｅｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄｌ ｅ ａ ｓ ｔ ｓ ｑ ｕ ａ ｒ ｅ ｓ ｆ ｉ ｔ ｔ ｉ ｎ ｇｅ ｌ ｌ ｉ ｐ ｓ ｅａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｂ ａ ｓ ｅ ｄｏ ｎａ ｌ ｇ ｅ ｂ ｒ ａ ｉ ｃ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅｖ ａ ｒ ｉ ａ ｎ ｃ ｅｃ ａ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｉ ｓｕ ｓ ｅ ｄｔ ｏｄ ｅ ｔ ｅ ｒ ｍ ｉ ｎ ｅｔ ｈ ｅｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｓｏ ｆ ｔ ｈ ｅｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｓ ．Ｃ ｏ ｍ ｂ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇｌ ａ ｓ ｅ ｒｓ ｃ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇａ ｎ ｄｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ｔ ｈ ｅ Ｕ ｎ ｓ ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄＫ ａ ｌ ｍ ａ ｎＦ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ （ Ｕ Ｋ Ｆ ）ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｉ ｓ ａ ｄ ｏ ｐ ｔ ｅ ｄｔ ｏ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｔ ｈ ｅ ｍ ｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｄ ａ ｔ ａ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ；ａ ｎ ｄｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ， ｔ ｈ ｅａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇｉ ｓ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ．Ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍ ｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗｔ ｈ ａ ｔ ａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇｔ ｈ ｅｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ，ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｉ ｓ ｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｏ ｂ ｖ ｉ ｏ ｕ ｓ ｌ ｙ ，ｔ ｈ ｅｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｃ ｕ ｒ ｖ ｅ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍ ｅ ｓ ｓ ｍ ｏ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ，ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ ｎ ｅ ｓ ｓ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍ ｅ ｓ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ；ｔ ｈ ｅ ａ ｔ ｔ ｉ ｔ ｕ ｄ ｅ ａ ｄ ｊ ｕ ｓ ｔ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｃ ａ ｎｒ ｅ ａ ｃ ｈｔ ｏ ʃ ０ ． ５ｄ ｅ ｇ ｒ ｅ ｅ ｓ ａ ｎ ｄｔ ｈ ｅｃ ｏ ｍ ｐ ｒ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅｐ ａ ｒ ｋ ｉ ｎ ｇｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙｃ ａ ｎｒ ｅ ａ ｃ ｈｔ ｏʃ １ｍ ｍ ． Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ： ａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｅ ｄｇ ｕ ｉ ｄ ｅ ｄｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ；ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ；ｕ ｎ ｓ ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄＫ ａ ｌ ｍ ａ ｎｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ （ Ｕ Ｋ Ｆ ） ；ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｅｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ
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