AGV小車（Automated Guided Vehicle）算法研究是一個熱門且富有挑戰性的課題，以下（xià）為你梳理相關要點：
路徑規劃算法
傳（chuán）統算法（fǎ）改進：針對傳統蟻群（qún）算法在AGV小車路徑（jìng）規劃中（zhōng）易陷入局部最優解、尋優能（néng）力弱的問題（tí），有學者提（tí）出改進蟻群算法，通過（guò）優化啟發（fā）因子、信息素更新方（fāng）式等，提高算法（fǎ）的收（shōu）斂速度和全局搜索能力，使（shǐ）其在路徑（jìng）規劃中耗時少，且能夠針對多AGV小（xiǎo）車規（guī）劃出更優路徑。
融合算法（fǎ）創新：將人工勢（shì）場法與蟻群（qún）算法融合，利用人工勢場法計算量小（xiǎo）、反應速度快、路徑無碰撞等優點，結合蟻群算法的啟發式信息及信息素更新（xīn）優化，生成每台AGV小車的初始路徑，再通過衝突解決策略避（bì）開衝突，在優化路（lù）徑（jìng）長度、求解速度方麵均優（yōu）於傳統蟻群算法和蟻群優化算法（fǎ）。
雙向搜索（suǒ）優化：提出基（jī）於改進啟發（fā）式函數（shù）優化搜索領域的（de）同步雙向A*算法，采（cǎi）用動態加權（quán）法減少遍曆節點過程中產生的冗餘，提高搜索效率，解決（jué）AGV小車運輸效（xiào）率（lǜ）較低的問題。
調度算法
分布式AGV小車調度：涉及多台AGV小車的協同（tóng），是一個複雜的優化問題，需要綜（zōng）合考慮任務屬性、AGV小車資源、環境約束和係（xì）統性能等（děng）因素，設計出高效、可（kě）靠的調度算法和（hé）策（cè）略，以（yǐ）實現AGV小（xiǎo）車係統的整體優化運行。
考慮運輸（shū）能力的調度：研究表明，AGV小車數量的不同會影響係統運輸能力，進而影響單元加工時間等，在設計調度算法時需充（chōng）分考慮這一因（yīn）素，根據實際運輸需求合理分配AGV小車（chē）任務，提高係統整體效（xiào）率。
定位與避障（zhàng）算法
超寬帶定位算（suàn）法：利用超寬帶技術（shù）實現對AGV小車的（de）高精度定位，通過對室（shì）內（nèi）環境（jìng）信息進行描述，采用目標預（yù）測位置到障礙物區域的張角作為輔助信息對多模型跟蹤算法中模型集（jí）進行更新，最（zuì）後（hòu）進行狀態（tài）估計，具有定位（wèi）準確概（gài）率高、錯誤估計概（gài）率低的優點。
智能避障算法：在分析AGV小車應用環境的（de）基礎（chǔ）上，對AGV小車全局路徑（jìng）規劃和局部避障（zhàng）算法（fǎ）進行深入研究，提出改進蟻群算法和（hé）優化動態窗口法的智能避障路徑規劃算法，提高AGV小（xiǎo）車在動態（tài）環境下（xià）的路徑搜索能力和（hé）避障（zhàng）能力。
