對於小型AGV小車係統，以下是一些簡（jiǎn）單有效的調度算法推薦（jiàn）：
路徑規劃算法
A*算法：A算法是一種常用的路徑規劃算法，在AGV小車調度中應用廣泛。它（tā）通過綜合考慮路徑的代價和啟發式信息來搜索（suǒ）最優路徑。A算法在柵格地圖和拓撲地圖場景下（xià）都可以使（shǐ）用，並且在實際調度係統項目中，拓撲地圖更為（wéi）常用。
雙向A*算法：雙向A算（suàn）法是A算法的一種變體，它從起點和終（zhōng）點同時進行搜（sōu）索，能夠在某些（xiē）情況下減少（shǎo）搜索量。然而，它也可能引入一些A算法沒有的問題（tí），並且代（dài）價並不一定比A算法低。
任務分配算法
基（jī）於優先級的任務分配：根據任務的緊急程度和（hé）優先級，將高優先級任務分配給最適合的（de）AGV小車。這種方法能夠（gòu）確保關（guān）鍵任務能夠及時完成。
基於距（jù）離的任務分配：通（tōng）過計算任務位置與AGV小車（chē）當前（qián）位置的距離（lí），選擇最近的（de）AGV小車執（zhí）行任務，以減少AGV小車（chē）的空載行（háng）駛時間，提高（gāo）係統效率。
調度策（cè）略
集中（zhōng）式調度：由中央（yāng）控製器統一調度所有AGV小車的行為，具有全局優化能力，但存在單點故障（zhàng）風險。
分布式調度（dù）：各AGV小車自（zì）主決策，具有更（gèng）好的靈活性和魯棒性，但可能導致局（jú）部最優。
其他考慮因素
交通管製：簡單（dān）的方法包括確保資源獨占的業務邏輯，更高級的方法可能涉及圖形學算（suàn）法、動態規劃、組合（hé）優化、強化（huà）學習（xí）等。
環境建模：使用柵格（gé）地圖模型進行（háng）環境建（jiàn）模，結合AGV小車運動模型給定柵格地圖的（de）柵格單元大小，創建初始的環境地圖模型。在此基礎上（shàng），使用（yòng）聚類算法進一步劃分地圖（tú），以便在不同分區使用合適的路徑規劃方法。
