AGV小車（Automated Guided Vehicle）算法研究是一個熱門且富有挑（tiāo）戰性的課題，以下為你梳理相關要點：
路徑規劃算法
傳統算法改（gǎi）進：針對傳統蟻群（qún）算（suàn）法在AGV小車路徑規劃中易陷入局部最優解、尋（xún）優能力弱的問題，有學者提出改進蟻群算法，通過優化啟發因子、信息素更新方式等（děng），提高算法的收斂速度和全局搜（sōu）索能力，使其在路徑規劃中耗時少（shǎo），且能（néng）夠針對多AGV小車規（guī）劃（huá）出更優路徑（jìng）。
融合算法創新：將人工勢場法與蟻群算（suàn）法融合，利用人（rén）工勢場法計算量小、反應速度快、路徑無碰撞等優（yōu）點，結合蟻（yǐ）群算法的啟發式信（xìn）息及信息（xī）素更新優化（huà），生成每台AGV小車的（de）初始路徑，再通過衝突解決策略避開衝突，在優化路徑長度、求解速度方麵均優於傳統蟻（yǐ）群算法（fǎ）和蟻（yǐ）群優化算法。
雙（shuāng）向搜索優化：提出基於改進啟發式函數優化搜索領域的同步（bù）雙向A*算法（fǎ），采用動態加權法減少遍曆節點過程中產（chǎn）生的冗餘，提（tí）高搜索效率，解決AGV小（xiǎo）車運輸效率較低的問題。
調度算法
分布式AGV小車調度：涉及多台AGV小車的（de）協同，是一個（gè）複雜的優化問題，需要綜合考慮任務屬（shǔ）性、AGV小車資源、環境約束和係統性能（néng）等因素，設計（jì）出高效、可靠的（de）調度算法和策略，以實現AGV小車（chē）係統（tǒng）的整體優化運行。
考慮運輸（shū）能力的調度：研究表明，AGV小車數（shù）量（liàng）的不（bú）同會影響係（xì）統運輸能力，進而影響單元加工時間（jiān）等，在設計調（diào）度算法時需充分考慮這一因素，根據實際運輸需求（qiú）合理分配AGV小車任務，提高係統整體效率。
定位與避障（zhàng）算法
超寬帶（dài）定（dìng）位算法（fǎ）：利用超寬（kuān）帶技術實現對AGV小車的高精度定位，通過對室（shì）內環境信息進行描述，采用目標預測位置到障礙物區域的張角作（zuò）為輔助信息對多模型跟蹤算（suàn）法中模型（xíng）集進行更新，最（zuì）後（hòu）進行狀態估計，具有（yǒu）定（dìng）位準確概率高（gāo）、錯誤估計概率低的優點。
智能避障（zhàng）算法：在分析AGV小車應用環境的基礎（chǔ）上，對AGV小車全局路徑規劃和局部避障算法進行（háng）深入研究，提出改進蟻群算法（fǎ）和優化動態窗口法（fǎ）的智能避障路徑規（guī）劃算法，提高AGV小車在動態環境下的路徑搜索能力和避障能力。
