目前AGV領域有多種先進的算法，以下是一些（xiē）常見的先進AGV小車算法：
路徑規劃算法
A*算法：是一種啟發式搜索算法，常用於AGV小車的路徑規劃。它結合了廣（guǎng）度優先搜索和Dijkstra算法的優點，通過定義起點和（hé）終點、距離函數（shù）以及估價函數，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（liú）且效果較好（hǎo）的多智能（néng）體路徑（jìng）規劃（MAPF）理論算法。它（tā）本質上是一個兩層A算法，上層存儲智能體和地圖信息，遇到（dào）衝突（tū）後在節點地圖添（tiān）加（jiā）限製，下層再用A對（duì）衝（chōng）突的智能體（tǐ）在有限製（zhì）的地圖上進行路徑規劃，消除衝突後（hòu）重新加入上層隊列。
Rolling-Horizon Collision Resolution（RHCR）算法：每（měi）隔一定（dìng）時間處理一個窗口MAPF問題，每次規劃給定智能體全部路（lù）徑，但隻處理一定步數內（nèi）的衝突，具（jù）有適用地圖（tú）廣泛、可由用戶決定（dìng）規劃時間間隔、算法速度提升明顯（xiǎn）、解的質量有保（bǎo）證等優點。
調度算（suàn）法
智能（néng）調度算法：在（zài）多AGV小車協同工（gōng）作場景中，智（zhì）能調度算法可（kě）根據每個AGV小車（chē）的當前狀態、位置和負載情況動態分配（pèi）任務，平衡各AGV小車的負荷，確保係統整體高效運行。例如基於優先級的任（rèn）務分配算法，可根據任務緊急程度和優先級將高優（yōu）先級任務分配給最適合（hé）的AGV小車（chē）；基（jī）於距（jù）離的任務分配算法，通過計（jì）算任（rèn）務位置與AGV小車當前位置的距離，選擇最近的AGV小車執行任務，減少空載行（háng）駛時間。
資源調度算法：通過優化AGV小（xiǎo）車對（duì）共享資源（如充電站、裝卸點等）的使（shǐ）用，減少等待時間（jiān），提高資源利（lì）用率。例如采用預約機製，提前為AGV小車分配資源；或（huò）根據AGV小車的任務緊急程度和電量狀態（tài），動態調整資源分配，確保緊急任務優先（xiān）完成。
導航算（suàn）法
激光SLAM算法：激光SLAM比視覺SLAM起步早，理（lǐ）論和技術相對成熟，穩定（dìng）性可靠性得到驗證，且對處理器性能需求低於視覺SLAM，可在普通的ARM CPU上實時運行，目前已有AGV廠家推出基於激光（guāng）SLAM導航的產品（pǐn）。
視覺SLAM算法：雖然目前尚處於進一步研發和應用場景拓展階段，但因其信息量大、適用範（fàn）圍廣等優（yōu）點受到關注，不過算法（fǎ）對處理器要求較高，一般需要準桌麵級的CPU甚至GPU，在小型AGV小車設備上（shàng）大規模應用存在難度。
輪廓導航算法：利用二維激光掃描儀對（duì）現場環境進行測量、學習並繪製導（dǎo）航環境（jìng），然後進行多次（cì）測（cè）量學習修正地圖進（jìn）而實現導航功能，不需要反射器或其它人工地標，可降低（dī）安裝成本，減少維護工作，是激（jī）光導航的替代方案。
混合導航（háng）算法：根據現場環境變化，將（jiāng）多種導（dǎo）航方式結合，當某種導航暫（zàn）時無法滿足要求時，切換到另（lìng）一種導（dǎo）航方式繼續（xù）滿足AGV小車連續運行。
