AGV小車（Automated Guided Vehicle）算法研究是一個熱（rè）門且富有挑戰性的課題，以下為你梳（shū）理相關要點：
路徑規劃算法
傳統算法改進：針對（duì）傳統蟻群算法在AGV小車路徑規劃中（zhōng）易陷入局部最優解、尋優能（néng）力弱的問題，有學者提出改進（jìn）蟻群算法（fǎ），通過優化啟發因子（zǐ）、信息素更新方式等，提高算（suàn）法的收斂（liǎn）速（sù）度和全局搜索能力，使其在路徑規劃中耗時少，且能夠針（zhēn）對（duì）多AGV小車規劃出更優路徑。
融合（hé）算法創新：將人工勢場法與蟻群算（suàn）法融合，利用（yòng）人工勢場法計算量小、反應速（sù）度快、路徑無碰撞等優點（diǎn），結合蟻群算法的啟發（fā）式（shì）信息及信息素更新優化，生成每台AGV小車的初（chū）始路徑，再通過衝（chōng）突（tū）解決策略避開衝突，在優（yōu）化路徑長度、求解速（sù）度方麵均優於傳統蟻群算（suàn）法和（hé）蟻群優化算法。
雙向搜索優化：提出基於改進啟發式（shì）函數優化搜索領域的同步雙向A*算（suàn）法，采用動態加權法減（jiǎn）少遍曆（lì）節點（diǎn）過程（chéng）中（zhōng）產生的冗餘，提高搜索效率，解決AGV小車運（yùn）輸（shū）效率較低（dī）的問題。
調度算法
分布式AGV小（xiǎo）車調度：涉及多台AGV小車的協（xié）同，是一個複雜的優化問（wèn）題，需要綜合（hé）考慮任（rèn）務屬性、AGV小（xiǎo）車資（zī）源、環境約束（shù）和係統性能等因（yīn）素（sù），設計出高效、可靠的調度算（suàn）法和策略，以實現AGV小車（chē）係統的整體優化運行。
考慮運輸（shū）能力的調度：研（yán）究表明，AGV小車數量的不（bú）同會（huì）影響係統運輸能力，進而影響（xiǎng）單元（yuán）加工（gōng）時間等，在設計調度算法時需充分考慮這一因素，根據實際運輸需求合理分配AGV小（xiǎo）車任務，提高（gāo）係統整體效（xiào）率。
定位與避障算法
超寬帶定位算法：利用（yòng）超寬帶（dài）技術實現對AGV小車的高精度定（dìng）位，通過對室內環境信息進行描述，采（cǎi）用（yòng）目標預（yù）測位（wèi）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）後進行狀態估計，具有定位準確概率高、錯誤估計概（gài）率（lǜ）低的優點。
智能避障算法：在分析AGV小車應用環（huán）境（jìng）的基礎上，對AGV小車全（quán）局路徑規劃（huá）和（hé）局（jú）部避障算法（fǎ）進行深入研究，提出（chū）改進蟻群算法和優化動態窗（chuāng）口法的智能避障路徑規劃算（suàn）法，提高AGV小車在動態環境下的路徑（jìng）搜索能力和避障能（néng）力。
