AGV小車（Automated Guided Vehicle，自動導（dǎo）引運輸車）在汽車零部（bù）件物流中實現（xiàn）智能化路徑規劃主要通過以下幾種方式：
導航技術
激光導航：AGV小車通過激光傳感器（qì）掃描周圍環境，構建實（shí）時地圖，從（cóng）而確定（dìng）自身位置（zhì）和行（háng）駛方向。例如在汽車生產車間，AGV小車利用激光導航（háng）係統在複雜的（de）環境中實現高精度的自主導航，能夠準確地將零（líng）部件從倉庫運輸到生產線的指定工位。
視覺導航：AGV小車配備視覺傳感器，通過對（duì）周圍環境的圖像識別和分析來確定自身位置和行駛路徑。在一些汽車零部件的分（fèn）揀和裝配環節，AGV小車可通過視覺導航技術精準地識別零部件的位置和狀態，實現（xiàn）高效的分揀和裝配作業。
慣性導航：AGV小車利用慣性傳感器感知自身的加速度（dù）和角速度，從而推算出自身的位置和（hé）行駛方（fāng）向。這種導（dǎo）航方式在一些相對簡單、環境變化較小的場景中應用較（jiào）為廣泛。
路徑規劃算法
A*算法：A算法是一種常用的啟發式（shì）搜索算法，AGV小車通過（guò）計算從當（dāng）前位置到目標位置的最短（duǎn）路徑來規劃行駛路線。在汽車零部件物流中，AGV小車可根（gēn）據生產線上各工位的需求，利用A算（suàn）法快速規劃出從（cóng）倉庫到工（gōng）位的最優路徑，提高運輸效率（lǜ）。
Dijkstra算法：Dijkstra算法用於計算圖中從一個頂點到其他頂點的最（zuì）短路徑。AGV小車係統可以（yǐ）將生產車間或倉庫的布局（jú）抽象為圖結構，通過Dijkstra算法（fǎ）為AGV小車規（guī）劃出最短的行駛路徑，避免路徑衝突和擁堵。
遺傳算法：遺傳算法是一種基於生物（wù）進化理論的優化（huà）算法，AGV小車可通過遺傳算法對路徑進行優化，在複雜的環境中找到更優（yōu）的行（háng）駛路徑，提高物流運輸的整體效率。
係統集成與協同
與生產管理係統（tǒng）集成：AGV小（xiǎo）車係（xì）統與企業的生產管理係統（MES）、倉儲管（guǎn）理係統（WMS）等進行集成，獲取生產計劃、物料需求、庫存信息等數（shù）據，從（cóng）而實現智能化的路徑規（guī）劃和任務（wù）調度。例如，AGV小車根據MES係（xì）統（tǒng）下達的生（shēng）產任務，結合WMS係統中的庫存分布，規劃出最優的零部件搬運路徑。
多AGV小車（chē）協同作（zuò）業：在汽車零部件物流（liú）中，通常有多台（tái）AGV小車同時（shí）工（gōng）作。通過智能（néng）調度係統，AGV小車之（zhī）間可以相（xiàng）互通信、協同作業，避免碰撞和衝突，實（shí）現更高效的（de）物流運輸。例（lì）如，多台AGV小（xiǎo）車可以分工合作，共同完（wán）成零部件的搬運和配送任務（wù），提高整個物流係統的工作效率。
實時監控與調整（zhěng）
環境感知與動態調整：AGV小車配備多種傳感器，如激光傳感（gǎn）器、視覺傳感器（qì）、超聲波傳感（gǎn）器等，實時（shí）感知周圍環境的變化，如障礙物的出現、道路（lù）的擁堵等。一旦檢測到異常情況，AGV小車能夠立即調整行駛路徑，確（què）保運輸任務的順利完成。
遠程監控與幹預：AGV小車（chē）係統可以通過網絡通信技術實現遠程監控，操作人員（yuán）可以在（zài）監控（kòng）中心實時了解（jiě）AGV小車的運行狀態和位置信息，當出現緊急情況或需要調整任務時，操作人員可（kě）以遠程幹預AGV小車（chē）的運行，對路徑規劃（huá）進行調整。
