AGV小車（Automated Guided Vehicle，自動導引運輸車）在汽車零部件物流中實現（xiàn）智能化路徑規劃主要通過以下幾種方式：
導（dǎo）航技術
激光導航：AGV小車通過激光傳感器掃描周圍環境，構建實時地圖，從而確定自身位置和行駛方向（xiàng）。例如在汽車生產車間，AGV小車利用激光導航係（xì）統在複雜的環境中實現高（gāo）精度的自主導航，能夠準確地將（jiāng）零部件（jiàn）從倉庫運輸到生產線的（de）指定工位。
視覺導航：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定自身位置和行駛路徑。在一些汽車零部件的分揀和裝配環節，AGV小車可通過視覺導航技術精準地識別零部件的位（wèi）置和（hé）狀態，實現高效的分揀和裝（zhuāng）配作業。
慣性導航：AGV小車利用（yòng）慣性傳感器感知自身的加速度（dù）和角速度，從而推算出自身的位置和行駛方向（xiàng）。這種導航方式（shì）在一些相對簡單、環境變化較小（xiǎo）的場景中應（yīng）用較為廣泛。
路徑規劃算法
A*算法：A算法是一種常用的啟發式搜索算法，AGV小車（chē）通過計算從當前位置（zhì）到目標位（wèi）置的最（zuì）短（duǎn）路徑來規劃行駛路線。在汽車（chē）零部件物流中，AGV小車可根據生產線上各工位的需求，利用A算法快速規劃出從倉庫到工位的最優路徑（jìng），提高運輸效率。
Dijkstra算法：Dijkstra算法（fǎ）用於計算（suàn）圖中從一個頂點到（dào）其（qí）他頂點的（de）最短路徑。AGV小車係統可以將生產（chǎn）車間或倉庫的布局抽象為圖結構，通過Dijkstra算（suàn）法為AGV小車規劃出最短的（de）行駛路（lù）徑，避免路徑衝突（tū）和（hé）擁堵。
遺傳（chuán）算法：遺傳算（suàn）法是一種基於生物進化理論的優化（huà）算（suàn）法，AGV小車可通（tōng）過遺傳算法對路徑進行優化，在複雜的環境中找到更（gèng）優的行駛路徑，提高物流運輸的整體效率。
係統集成與協同
與（yǔ）生（shēng）產管理係統集成：AGV小車（chē）係統（tǒng）與企（qǐ）業的生產管理係統（MES）、倉儲管理係（xì）統（WMS）等進行集成，獲取生產計劃、物料需求、庫存信息等數據，從而實現智（zhì）能化的路徑規劃和任務調度。例如（rú），AGV小車根據MES係統下達（dá）的生產任（rèn）務，結合WMS係統中的（de）庫存分布，規劃出（chū）最優的零部件搬運路徑。
多AGV小車協同作業：在汽車零部件物流中，通常有多台AGV小車（chē）同時工作。通過智能調（diào）度係統，AGV小車之間可以相互通信（xìn）、協同作業，避（bì）免碰撞和衝突，實現更高效的物流（liú）運輸。例如，多台AGV小車可以分（fèn）工（gōng）合作，共同（tóng）完成零部件的搬運和配送任務，提（tí）高整個物流係統的工作效率。
實（shí）時（shí）監控與調（diào）整
環境感知與動（dòng）態調整（zhěng）：AGV小車配備多種傳感器，如激光傳感器、視覺傳（chuán）感器、超聲波傳感器等，實時感知周圍環境的變化，如障礙物的（de）出現、道（dào）路的擁堵等。一旦檢測到異常情況（kuàng），AGV小車能（néng）夠立即調整行駛路徑，確保運輸（shū）任務的順利完成。
遠程監控（kòng）與幹預：AGV小車係統可以通過網絡通（tōng）信技術實現遠程監控，操作人員可以在（zài）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（zhěng）任務時，操作人員可以遠程幹預AGV小（xiǎo）車的運行，對路徑規劃進行調整。
