在AGV小車動態路徑調整中，平衡效率和安全性可以從以下幾個方麵入手：
路徑規（guī）劃算法選擇與優化
選擇合（hé）適的算法：根據AGV小車的工（gōng）作環境和任務需求，選擇合適的路徑規（guī）劃算法。例如，在靜態環（huán）境下，A*算法、Dijkstra算（suàn）法等可以找到（dào）全局最優路徑；在動態環境中，DWA算法（fǎ）等能夠實現對（duì）運（yùn）動規劃的動態優化，解（jiě）決實時避障需求。
改進（jìn）算法性能（néng）：對（duì）傳統算法進行改進（jìn），以提高（gāo）其在複雜環境下的性能。例如，改進JPS算法可以（yǐ）通過優化啟發函（hán）數、改進（jìn）搜索策略等方式，提升（shēng）算法的（de）搜索效（xiào）率和路徑質量。
實（shí）時環（huán）境感知與信息處理
多傳感器融合：AGV小車通常配備（bèi）多種傳感器，如激光雷達、視覺傳感器（qì）、超聲波傳感器等。通過傳感器融（róng）合技術，可以更準確地（dì）感知周圍環境，獲取障礙物的（de）位（wèi）置、大小、運動狀態等信息。
信息處理與更新：對傳感器獲取的信息進行實時處理和分析，及時更（gèng）新環境地（dì）圖和（hé）AGV小車的狀態信息。例如，當檢測到（dào）新的障礙物或目標點位置變化時，係統（tǒng）能夠快速做出反應，調（diào）整路徑規劃（huá）。
動態（tài）路徑（jìng）調整策略
局部避障與全局優化結合：在（zài）遇（yù）到（dào）障礙物（wù）時，AGV小車首先進行局部避障（zhàng），繞過障礙物後再重新評估全局路（lù）徑（jìng），確保（bǎo）調整後的（de）路徑（jìng）仍然是最優的。
考慮多AGV小車協作：在（zài）多AGV小車係統中，需（xū）要考慮AGV小車之間的（de）協作和資（zī）源分配，避免衝突和死鎖。例如，通過建立通信機製，實現AGV小車之間（jiān）的信息共享和協同決策，優化整體路（lù）徑規（guī）劃。
係統評估（gū）與優化
仿真與測試：在實際應用前，通過仿真軟件對AGV小車的路徑規劃和動態調整進行模擬測試，驗證算法的有效性和係統的穩定性。
實際運行反饋與優（yōu）化：在實際運行（háng）過程中，收集AGV小車的運行（háng）數據和用戶反饋，對係統進行持續優化，提（tí）高路徑規劃的準確（què）性和效率。
