AGV小車（Automated Guided Vehicle，自動導引運輸（shū）車）在汽車零部件物流中實現智能化路徑規劃主要（yào）通過以下幾種方（fāng）式：
導航技術
激光（guāng）導航（háng）：AGV小車通過激（jī）光傳感器掃描周圍環境，構建實時地圖，從而確定自身位置（zhì）和行（háng）駛方向。例如在汽車生產車間，AGV小車利用激光導航係統在複雜的環境中實現高精度的自主導航，能夠準確地將零部（bù）件從倉庫運輸到生產線的指定工位。
視（shì）覺導航（háng）：AGV小車配備視覺傳感器，通過對周圍環境的圖像識別和分析來確（què）定自身位置和（hé）行駛（shǐ）路徑。在一些汽車零部件的分揀和裝配環節，AGV小車可通（tōng）過視覺導航技術精準地識別（bié）零部件（jiàn）的（de）位置（zhì）和狀態，實現（xiàn）高效的分揀（jiǎn）和（hé）裝配作業。
慣性導航：AGV小車利用慣性傳感器感知自身的加速度和角速度，從而（ér）推算出自身的位置和（hé）行（háng）駛方向。這種導（dǎo）航方式（shì）在一些相對簡單、環境變化較小的場景中應用較為廣泛。
路徑規劃算法
A*算法：A算（suàn）法是一種常用的啟發式搜索算法，AGV小車通過計算（suàn）從當前位置到目標位置的最短路（lù）徑來規劃行駛路線。在汽車零部件（jiàn）物流中，AGV小（xiǎo）車可根（gēn）據生產線上各工位的需求，利用A算（suàn）法快速規劃出從倉庫到（dào）工位的最優路徑，提高運輸效率。
Dijkstra算（suàn）法：Dijkstra算法用於計算圖中從一個頂點（diǎn）到其他頂點的最短路徑。AGV小車係統可以將生產車間或倉庫的布局抽象為圖結構，通過Dijkstra算法為AGV小車規劃（huá）出最短的行駛路徑（jìng），避（bì）免路徑衝（chōng）突和擁堵。
遺傳算法：遺傳算法是一種基於生物進化理論的（de）優（yōu）化算法，AGV小車可通過遺傳算法對路徑進行優化，在複雜的環境中找到更優的行駛路徑，提高物流運輸的整體效率。
係統集（jí）成與協同
與生產管理係統（tǒng）集（jí）成：AGV小車係統與（yǔ）企業的生產管理係統（MES）、倉儲（chǔ）管理（lǐ）係（xì）統（WMS）等（děng）進行集成，獲取生產計劃（huá）、物料需求、庫存信息（xī）等數據，從而實現智能化的路（lù）徑規劃（huá）和任務（wù）調度。例（lì）如，AGV小車根據MES係統下達的生產任（rèn）務，結合WMS係統中的庫存分（fèn）布，規劃出最優的（de）零部件搬運路徑。
多AGV小車協同作業：在汽車零部件物流中（zhōng），通常有多台AGV小車同時工作。通過智能調度係統（tǒng），AGV小車之間可以相互通信、協同（tóng）作業，避免碰撞和衝突，實（shí）現更高效的物流運輸。例如，多台（tái）AGV小車可以分工合作，共同完成（chéng）零部件的搬（bān）運和配送任（rèn）務，提高整個物流係統的（de）工作效率。
實時監控與調整
環境感知與動態調整：AGV小（xiǎo）車配（pèi）備多種傳感器，如激光傳（chuán）感（gǎn）器、視覺傳感器、超聲波（bō）傳感器等，實時（shí）感知周圍環境的（de）變（biàn）化，如障礙（ài）物的（de）出現、道（dào）路的擁堵（dǔ）等。一旦（dàn）檢測到異常情況，AGV小車能夠立即調整行（háng）駛路徑，確保運輸任務的順利（lì）完成。
遠程監控與幹預：AGV小車係統（tǒng）可（kě）以通過網絡通信（xìn）技術實現遠（yuǎn）程監控（kòng），操作人員可以在監控中心實時了解AGV小車的運行狀態和位置信息，當出現緊急情況或需要調整任務時，操作人員可以遠程幹預AGV小車的運（yùn）行（háng），對路徑（jìng）規劃（huá）進行（háng）調整。
