對於小型（xíng）AGV小（xiǎo）車（chē）係統，以下是一些簡單有效的調度算法推薦（jiàn）：
路徑規劃算法（fǎ）
A*算法：A算法是一種常用的路徑規劃算法，在AGV小車調度中應（yīng）用廣泛。它通過綜（zōng）合考慮路徑的代價和啟發式信息來搜索最優路徑。A算法在柵格地圖和拓撲（pū）地圖場景（jǐng）下都可以（yǐ）使用，並（bìng）且在實際調度係（xì）統項目中，拓撲（pū）地圖更為常用。
雙（shuāng）向A*算法：雙向（xiàng）A算法是A算法的一種變體，它從起點和終點同時進行搜索，能夠在某些情況下減少（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（bǐ）A算法低。
任務分配算（suàn）法
基於優先級的任務（wù）分配：根據任務的緊急程（chéng）度（dù）和優（yōu）先級，將高優先級任務分配給最適合的AGV小車。這種方法能夠確保關鍵任務能夠及時完成。
基於距離（lí）的任（rèn）務分（fèn）配：通過計（jì）算任務位置與AGV小車當（dāng）前位置的距離，選擇最近的AGV小車（chē）執行任務，以減少AGV小車的空載行駛時（shí）間，提高係統效率。
調度策略
集中式調度：由中央控（kòng）製器統一調（diào）度所有AGV小車的行為，具有全局優化能（néng）力，但存在單點故障風險。
分布式調度：各AGV小車自主決策，具有更好的靈活性（xìng）和魯棒性，但可能導致局部最優。
其他考慮因素
交通管製：簡單的方法包括確保資源獨占的業務邏輯，更高級的方法可能涉及（jí）圖形學算法、動（dòng）態規劃、組合優（yōu）化、強（qiáng）化學習等。
環境建模：使用柵格（gé）地圖模型進行環境（jìng）建模，結合AGV小車運（yùn）動模型給定柵格地（dì）圖的柵格（gé）單元大小，創建（jiàn）初始的環境地圖模型。在此基礎上，使用聚類算法進一（yī）步劃分地圖，以便在不同分（fèn）區使用合適的路（lù）徑規劃方法。
