在AGV小車動態路徑調整中（zhōng），平衡效（xiào）率和安（ān）全性可以從以下幾個方麵入手：
路徑規劃算法選擇與優化
選擇合適的算法：根據AGV小車的工作環境（jìng）和任務需求，選擇合適（shì）的路（lù）徑規劃算法。例如，在靜態環境下，A*算法、Dijkstra算法等可以找（zhǎo）到全局最優路徑；在動（dòng）態環境中，DWA算法等能夠實現對運動規劃的動態優化，解決實時避障需求。
改進算法性能：對（duì）傳統算法進（jìn）行改進，以提（tí）高其在複雜環境下的性能。例如，改進JPS算法可以通過優化啟發函（hán）數、改進搜（sōu）索策略等方（fāng）式，提（tí）升算法的搜索效率（lǜ）和路（lù）徑質量。
實時環境感知與信息處理
多傳感器融合：AGV小車通常配備多種傳感器，如激光雷達、視覺傳感器、超聲（shēng）波傳感器等。通過傳（chuán）感器融合技術，可以更準確地感知周圍環（huán）境，獲取障（zhàng）礙物的位置（zhì）、大（dà）小、運動狀態等信息。
信息處（chù）理與更新：對傳感器獲取的信息進行實時處理和分析，及時更新環境地圖（tú）和AGV小車的狀態信息。例如，當檢測到新的障礙物或目（mù）標點位置變化時，係統能夠快速做出反應，調整路徑規（guī）劃。
動態路徑調整（zhěng）策略
局（jú）部避障與全局優化結合：在遇到障礙物時，AGV小車首先進行局部（bù）避（bì）障，繞（rào）過障礙物後再重新評（píng）估全局路徑，確保調（diào）整後的路徑仍然是最優的。
考慮多AGV小車協作：在多AGV小車係統中，需要考慮AGV小（xiǎo）車之間的協作和資源分配（pèi），避免衝（chōng）突（tū）和死鎖。例如，通過建立通信機製（zhì），實現AGV小車（chē）之間的信息（xī）共享和協同決策（cè），優化整體路徑規劃。
係統（tǒng）評估與優化
仿真與測試：在實（shí）際應用前，通過仿真軟件對AGV小車（chē）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（jì）運行反饋與優化：在實際運行過程中，收集AGV小車的運行數據（jù）和用戶反饋，對係統進行持續（xù）優化，提高路徑規劃的準確性和（hé）效（xiào）率（lǜ）。
