對於小型AGV小車係統，以（yǐ）下（xià）是一些（xiē）簡單（dān）有效的調度算法推薦：
路徑規劃算（suàn）法
A*算法：A算法是一種（zhǒng）常用的路徑規劃算法，在AGV小車調度中應用廣泛。它通過綜合（hé）考慮路徑的代價和啟（qǐ）發（fā）式（shì）信息來搜索最優路徑。A算法在柵格地圖和拓撲地圖場景下都可以使用，並且在實際調度係統項目中（zhōng），拓撲地圖更為常用。
雙向A*算法：雙向A算法是A算法的一種變體（tǐ），它從起點和終點同時進行搜（sōu）索，能夠在某些情況（kuàng）下減（jiǎn）少（shǎo）搜索量。然而，它也可能引入一些A算法沒有的問題，並且代價並不一定比A算法低。
任務分配算法
基於優先級（jí）的任務分配（pèi）：根據任（rèn）務的緊急程度和優（yōu）先級，將高優先級任務分配給最適合的AGV小（xiǎo）車。這種方法能夠確保關（guān）鍵任務能夠及時完成。
基於距離的任務（wù）分配：通過計算任務位置與（yǔ）AGV小車當前（qián）位置的（de）距離，選擇（zé）最近的AGV小車執行任務，以減少AGV小車的空載行駛時間，提高係統效率。
調度（dù）策略（luè）
集中式調度：由中央控製器（qì）統（tǒng）一調度所有AGV小車（chē）的（de）行為，具有全局優化能力（lì），但存在（zài）單（dān）點故障風險。
分布式調度：各AGV小車自主決策，具有更好（hǎo）的靈活性和魯棒（bàng）性，但可能導致局部最（zuì）優（yōu）。
其他考慮因素（sù）
交通管製：簡單的方法包括確保資源（yuán）獨（dú）占的業（yè）務邏輯（jí），更高級的方（fāng）法可能（néng）涉及圖形學算法、動態規劃、組合優化（huà）、強化學習等。
環境建模：使用柵格地圖模型進行環境建（jiàn）模，結合AGV小車運動模型給定柵格地圖的柵格單元大小，創建初始的環境地圖模型。在此基礎上，使用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。
