目前AGV領域有多種（zhǒng）先進的算法，以下是一些常見的先進AGV小車算（suàn）法：
路徑規劃算法
A*算法：是一種啟發式搜索算法（fǎ），常用於（yú）AGV小車的路徑規劃。它結合了廣度優（yōu）先搜（sōu）索和Dijkstra算法的優點，通過定義起點和終點、距離函數以（yǐ）及估（gū）價函（hán）數，快速求出滿足要求的路徑規劃結果。
Conflict-Based Search（CBS）算法：是一種主流且效果（guǒ）較好的多（duō）智能體路（lù）徑規劃（MAPF）理論算法。它本質上是一個兩層A算法，上層存儲（chǔ）智能體和地圖信息，遇到（dào）衝突後在節點地圖添加限製，下層再用A對衝（chōng）突的智能（néng）體在有限製的地圖上（shàng）進行路徑規劃，消除衝突後（hòu）重（chóng）新加入上層隊列。
Rolling-Horizon Collision Resolution（RHCR）算法：每隔一定時間處理一（yī）個窗口MAPF問題，每次規劃給定智能（néng）體（tǐ）全部路徑，但隻處理一定步數（shù）內的衝（chōng）突，具有適用地圖廣泛、可由用戶決定規劃時間間隔、算法速度提升明顯、解的質（zhì）量有保證等優點（diǎn）。
調度算法（fǎ）
智能調度算法：在多AGV小車協同工作場景（jǐng）中，智（zhì）能調度算法可根據每個AGV小車的（de）當前狀態、位置和負載情況動態分配任務，平衡各（gè）AGV小車的（de）負（fù）荷，確保（bǎo）係統整體高效運行。例如基於優先級的任務分配算法，可根據任務緊急程度和優先（xiān）級將高優先級任務分配給最適（shì）合的AGV小車；基於距離的任務分配算（suàn）法，通過計算任務位（wèi）置（zhì）與AGV小車當前位置的距離，選擇（zé）最近的AGV小車執（zhí）行任務，減少空載行駛時（shí）間。
資源（yuán）調度算法（fǎ）：通過優化AGV小車對共享資源（如充電站（zhàn）、裝（zhuāng）卸點等）的使用，減少等待時間（jiān），提高資源利用率。例如采用預約（yuē）機（jī）製，提前為AGV小車分配資源；或根據AGV小車的任務緊急程度和電量狀態，動態調（diào）整資源（yuán）分配，確保緊急任務優先完成（chéng）。
導航算法（fǎ）
激光SLAM算法：激光SLAM比視覺SLAM起步早，理論和技術相（xiàng）對成熟，穩定性可靠性得到驗證（zhèng），且（qiě）對處（chù）理器性（xìng）能需求低於視覺SLAM，可在普通的ARM CPU上實時運行，目前（qián）已有AGV廠家推出基於激光SLAM導航的產品（pǐn）。
視（shì）覺SLAM算法：雖然目前尚處於進一步研發（fā）和應用場景拓展階段，但因其（qí）信息量大、適用範（fàn）圍廣（guǎng）等優點受到關注，不過算法對處理器要求較高，一般需要準桌麵（miàn）級的CPU甚（shèn）至GPU，在小型AGV小車設備上大規模應用存在難度。
輪廓導航算法：利用二維激光掃描儀（yí）對現場環境進行測量、學習並繪製導航（háng）環境，然後進行多次測量學習修正地圖進而實現導（dǎo）航功（gōng）能，不需要反射器或其它人工地（dì）標，可降低安裝成本，減少維護工作，是激光導航的替代方案。
混合導航算法：根據現場環境（jìng）變化（huà），將多種（zhǒng）導（dǎo）航方式結合，當某種導航暫時無法滿足（zú）要求時，切換到另一種導航方式（shì）繼續滿足AGV小車（chē）連續運行。
