AGV小車（Automated Guided Vehicle，自動（dòng）導引車（chē））在電（diàn）商倉庫中實現智能化路徑規劃主要通過以下幾個方（fāng）麵：
導航方式選擇
激光導航：通過激光掃描環境創建地（dì）圖，實現高精度的（de）定位和（hé）導航，適應複雜的倉庫（kù）布局和頻繁的布局調整。
視覺導航：利用攝像頭等視（shì）覺傳感器獲取環境信息，實現自主導航和（hé）路徑規劃。
電磁導航（háng）：通過在地麵鋪設（shè）電磁導（dǎo）線，AGV小車沿著電磁信號行駛，具有較（jiào）高的穩定性和可靠性。
磁條（tiáo）導航：在地麵（miàn）粘貼磁條，AGV小車通過（guò）感（gǎn）應磁條的磁場來（lái）確定行（háng）駛路徑，成本（běn）較低且易於實施。
路徑規劃算法
A*算法：是一種啟發式搜索算法，通（tōng）過評估路徑的預期成本（g值）和實際成本（h值），以及（jí）啟發式信息（f值），來（lái）指導搜索過程，能夠在複雜（zá）環境中快速篩選出最優路徑。
遺傳算法：通過（guò）模擬生物進化（huà）過程，對路徑進行優化選擇，具有全局搜索能力，能夠找到較優的路徑方案。
蟻群算法：具有（yǒu）良好（hǎo）的分布式優化能力，能夠在複雜環境中找（zhǎo）到全局最優解，通過螞蟻之間的信息素傳遞來優化路徑。
粒子群算（suàn）法：通過粒子之間的協作（zuò）和信息共享，實現路徑的優化，具有較快的收斂速度。
係統集成與優化
與倉庫管理係統（WMS）集成：AGV小車係統與WMS對接（jiē），獲取訂單信息、貨物（wù）位置等（děng）數據，根據任務優先（xiān）級和實時路況，動態規劃最優路徑。
多AGV協同調度：在大型電商倉庫中，多台AGV小車同時（shí）工（gōng）作，需要通過智能調度係統協調各AGV小（xiǎo）車的任務分配和路徑規劃，避免碰撞和衝（chōng）突，提高整體運行效率。
實時監控與調整：通過物聯網技術實（shí）時監控AGV小車的運（yùn）行狀態、貨物位置（zhì）和任務（wù）進度等信息，管理人員根據實時數據對AGV小車進行靈活調度，確（què）保貨物的有序搬運和存儲。
數據分析與預（yù）測：收集和分析AGV小車運行數據（jù），預測倉庫的物流需求和設備故障，提前製定應對策略，優化路徑規劃和任務分配。
