在（zài）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（jìng）規劃算法選擇與優化
選擇合適的算法：根據AGV小（xiǎo）車（chē）的（de）工作環境和任務需求，選擇合適的路徑規劃算法。例如，在靜態環境（jìng）下，A*算法、Dijkstra算（suàn）法等可以找到全（quán）局最優路徑；在動態環境中，DWA算法等能夠實現對運動（dòng）規劃的動態優化，解（jiě）決實時避障需求。
改進算法性能：對傳統算法進行（háng）改進，以提高其在複雜環境下的性能。例（lì）如，改進JPS算（suàn）法可以通過優化啟發函數、改進搜索策略等方式，提升算法的搜索效率和路徑質（zhì）量。
實時環境感知與信息處理
多傳感器融合：AGV小車（chē）通常配備多種（zhǒng）傳感器，如（rú）激光雷達、視覺傳感（gǎn）器、超聲波傳感器等。通過傳感器融合技術，可以更準確地（dì）感知周圍（wéi）環境，獲取障礙物的位置、大小、運動狀態（tài）等信息。
信息處理與更新：對傳感器獲（huò）取的信息（xī）進行（háng）實時處理和分析，及時更新環境地圖和AGV小車的狀態信息。例如，當檢測到（dào）新的障礙物（wù）或（huò）目標（biāo）點位置變化時（shí），係統能夠快速（sù）做出反應，調整路徑規劃。
動態路徑調整策略
局（jú）部避障與全（quán）局優化結合：在遇到障（zhàng）礙物時，AGV小車首先進行局（jú）部避（bì）障，繞過（guò）障礙物後再重新評（píng）估全（quán）局（jú）路徑，確保調整後的路徑（jìng）仍然是最優的。
考慮多AGV小車協作：在多AGV小車係統中，需要考慮（lǜ）AGV小車之間的協作和資源分配，避免衝突和死（sǐ）鎖。例如，通過建立通信機製，實現AGV小車之間的信息共享和協同決策，優化整體路徑規（guī）劃。
係統評估（gū）與優化
仿真與（yǔ）測試：在實際應用（yòng）前，通過仿真軟件（jiàn）對AGV小車的路徑規劃和動態調整進行模擬（nǐ）測試，驗證算法（fǎ）的有效（xiào）性和係統的穩定性。
實（shí）際運（yùn）行反饋與優化：在實際運行過程中，收集AGV小車的運行數據和用戶反（fǎn）饋，對係統進行持（chí）續優化，提高路徑規（guī）劃的準確性和效率。
