在智能工廠中，AGV小車的路徑規（guī）劃（huá）考慮生產（chǎn）流（liú）程變化的方法如下：
生產流程分析與建模
梳理生產流（liú）程：詳細（xì）梳理智能工廠的生產流程，明（míng）確各（gè）工位、設備的位置和功能，以及物料（liào）的流轉路徑（jìng）和順序。例如，在某電子產品製造工廠，生產流程包括原材料入庫、零部件加工、組裝（zhuāng）、測試、包裝等環（huán）節，AGV小車需要在這些環節之間運輸物料。
建立環境模（mó）型：采用柵格法、拓（tuò）撲法等對智能工廠的工作環境進行建模，將工（gōng）廠劃分為若幹個區域或節點（diǎn），並用圖形（xíng）或數據結構表示各區域的屬性（如是否為通道（dào）、貨架區、加工區等）、障礙物位置、AGV小車停靠點（diǎn）等信息。如在一個大型倉（cāng）庫中，可將貨架、通道等用柵格表示，為AGV小車路（lù）徑規劃提供基礎。
實時監測與（yǔ）信息交互
設備狀態監測：通過與生（shēng）產設備、倉儲係統（tǒng）等（děng）的連接，實時獲取設備的（de）運行狀態、故障（zhàng）信息、物料需求等。如（rú）某生產（chǎn）線（xiàn）的（de）加工設備出現故障，AGV小車（chē）調度係統（tǒng）可（kě）及時得知，調整路徑規劃，避免將（jiāng）物料運輸到該故障設備所在（zài）工位。
AGV小車狀態（tài）反（fǎn）饋：AGV小車自身實時反饋其位置、電量、負載、運行速度等（děng）狀態信息，調度係統根（gēn）據這些（xiē）信息，動態調整任務分配和路徑規劃。例如，當某AGV小車電（diàn）量不足時，調度係統會重新規劃其路徑，使其前（qián）往充電點充電，同時將其任務分配給其他電量充足的AGV小車（chē）。
路徑規（guī）劃算法優化
改進傳統算法：對A*算法、Dijkstra算法等傳統路徑規劃算法進行（háng）改進，融入時間（jiān）窗、優先級、獎懲值等因素。如在多AGV小車係統中，為避免（miǎn）碰撞（zhuàng），可設置時間窗約束，規定AGV小車在特定（dìng）時間段內進入（rù）某區域或（huò）路徑，通過算法優化，使AGV小車在滿足時間窗的前提（tí）下，選（xuǎn）擇最優路徑。
采用智能算法：引入（rù）蟻群算法、遺傳算法、深度學習算法（fǎ）等智能算法，實（shí）現更高效、靈活（huó）的路徑規（guī）劃。例如，蟻群算法可通（tōng）過（guò）模擬螞蟻覓食過（guò）程，讓AGV小車在環境中留下信息（xī）素，引導後續AGV小車選擇更優路徑；深度學習算法可通過對大量曆史（shǐ）數據的（de）學習，預測生產流程變化，提（tí）前規劃AGV路徑。
動態調整與仿（fǎng）真驗證
動態調（diào）整策略：製定動態調整策略，當（dāng）生產流程發生變化（如新增或移除設備（bèi）、調整工位布局、改變生產任務優先級（jí）等）時，調度係統（tǒng）能快（kuài）速響應，重新規劃AGV小車路徑。如某工廠因訂單變化，需（xū）臨時增加某產品的生產任務，調度係統會重新分配物料運輸任務，調整（zhěng）AGV小車路徑（jìng），確保物料（liào）及時供應到相應（yīng）工位。
仿真驗證與優化：利用仿（fǎng）真軟件對（duì）生產流程（chéng）變化場景（jǐng）下的AGV小（xiǎo）車（chē）路徑規劃進行仿（fǎng）真驗（yàn）證，通過模擬不同工況，評估路徑規劃的（de）合理性和（hé）有效性，發現問題及時優化（huà）算（suàn）法和策略。例如，在仿真（zhēn）中模擬某時間段內多個AGV小車的任務執行（háng）情況，觀察是否存在碰撞、擁堵等問題，對不（bú）合理的路徑（jìng）規劃進行調整。
