AGV小車（Automated Guided Vehicle）算法研究是一個熱門（mén）且富有挑戰性的課題，以下為你梳理相關要點：
路徑規劃算法
傳統算法（fǎ）改進：針對傳統蟻群算（suàn）法在AGV小車路徑規劃中易陷入局部最優解（jiě）、尋優能力弱的問（wèn）題，有學者提出改進蟻群算法，通過優化啟發（fā）因（yīn）子、信（xìn）息素更新方式等，提高算法的收斂速度和全局（jú）搜索能力，使其在路徑規劃中耗（hào）時少，且能夠針對多AGV小車規劃出（chū）更優（yōu）路徑。
融合算法創新：將人工勢場法與蟻群算法融合，利用人工（gōng）勢（shì）場法計算量小、反應速度快、路徑無碰撞等優點，結（jié）合蟻群算法的啟（qǐ）發式信息及信息（xī）素更新優化，生成每台AGV小（xiǎo）車的初始路徑，再通過衝（chōng）突解決策略避開衝（chōng）突，在優化路徑長度、求解（jiě）速度方麵均（jun1）優於傳統（tǒng）蟻群算法（fǎ）和蟻群（qún）優化算（suàn）法。
雙向搜索優化：提出基於改進啟發式函數（shù）優化搜（sōu）索領域的同步（bù）雙向A*算法，采用動態加權法減少（shǎo）遍曆節點過程中產生的冗餘，提高搜索效率，解決（jué）AGV小車運（yùn）輸效（xiào）率較低的問題（tí）。
調度算法
分布式AGV小車調度（dù）：涉及多台AGV小車的協同（tóng），是一個複雜（zá）的優化問（wèn）題，需要綜合考慮任務（wù）屬性、AGV小（xiǎo）車資源、環境約束和係統性能等因素，設計出（chū）高效、可靠的調度算（suàn）法和（hé）策略，以實現（xiàn）AGV小車係統的整體優化運行。
考（kǎo）慮運輸能力的調度：研（yán）究表明，AGV小車數量（liàng）的不同會影響係統運輸能力，進而影響（xiǎng）單元加工時（shí）間等，在設計調度算法時需（xū）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（wèi）與（yǔ）避障算法
超寬帶定位算法：利（lì）用超（chāo）寬帶技術實現對AGV小車（chē）的高精度（dù）定位，通過（guò）對室內環境信息進行描述（shù），采（cǎi）用（yòng）目標預測位置到障礙物區域的張角作為輔助信息（xī）對多模型跟蹤算法（fǎ）中模型集進行更新，最後（hòu）進（jìn）行狀（zhuàng）態估計，具有定位準確概率高、錯誤估計概（gài）率低（dī）的優點。
智能避障算法：在分析AGV小（xiǎo）車應用環境的基礎上，對AGV小車全局路徑規劃（huá）和局部避障算法（fǎ）進行深入研究（jiū），提出改進蟻群算法和優化動態窗口法的智能避障路徑規劃算法，提高AGV小車在動態環境下的路徑搜索能力和避障能力。
