在自動化和智能化不斷推進的今天，自動引導車(AGV)在現代物流和制造領域中的作用日益凸顯。然而，AGV的智能化不僅體現在其自主行駛的能力上，更在于其能夠準確感知并規避復雜環境中的障礙物，確保安全與高效并行的能力。

　　隨著視覺技術的發展，其在AGV領域的應用也越來越深入。借助圖像處理算法，視覺攝像頭能夠實時獲取環境中的圖像信息，識別障礙物的位置和形狀，甚至能夠模擬人眼的立體視覺，提供更加豐富的深度信息。

　　視覺導航通過視覺傳感器采集周圍環境中的地理信息，經過圖像處理和識別，生成導航指令。與非視覺類傳感器相比，視覺傳感器具有無噪聲、無有害影響、信息量大等特點。在實際應用中,只需在路面上畫出路徑引導線或者路標圖形, AGV就可以通過視覺導航系統來控制自身行走。

　　相對于埋設導線/磁條、安裝磁釘等方法而言, 視覺導航進一步增強了系統的靈活性, 并且降低了安裝使用成本，同時視覺識別也可以避免出現如慣性導航等虛擬路徑導航方法存在的誤差積累問題(在部分應用中，視覺可以作為慣性導航的誤差校正方法)。相對于激光導航方法，視覺導航的優勢在于其低廉的系統硬件成本以及識別功能的擴展能力——只要軟件和模式識別功能足夠智能，自動導引車就可以實現多種導航和定位功能。

　　智能物流作為制造業升級的核心之一，正越來越引起傳統制造業的重視。在全球經濟步入“寒冬”的大背景下，大量傳統制造業企業開始謀劃轉變。通過引入AGV系統提升廠內物流效率、降低運營成本，已經成為制造業升級的趨勢之一。

　　視覺識別導航方法，由于其對地面適應性廣、地理標簽耐重載、導航精度高、硬件成本低等優點，已經在電子制造、家電生產、電氣制造等工業領域得到成功應用。由于視覺導航技術有一定的技術難度，因此目前國內的應用數量少。隨著視覺導航系統硬件成本逐漸下降，以及導航技術的不斷發展，這類AGV系統將進一步擴展在制造業廠內物流系統中的應用。