如果生產流程頻繁變（biàn）動，AGV小車路（lù）徑規劃可以通過以（yǐ）下方法快速適應：
實時監測與信息交（jiāo）互
設備狀態監測：通過與生產設備、倉儲係統等（děng）的連接，實時獲（huò）取設備的運行狀態（tài）、故障（zhàng）信息、物料需求等。如（rú）某生產線的（de）加工設（shè）備出（chū）現故障，AGV小車調度係統可及時得知，調整（zhěng）路徑規劃，避免將物料運輸到該故障設備所在工位。
AGV小車狀態反饋：AGV小車自身（shēn）實時反饋其位（wèi）置、電（diàn）量、負載、運（yùn）行速（sù）度等狀態信息，調度係統根據這些信息，動態調整任務分配和路徑規劃（huá）。例如，當某AGV小車（chē）電量不足時，調度係統會（huì）重新規劃（huá）其路徑，使其前往充（chōng）電點充電，同時將（jiāng）其任（rèn）務分配給其他電量充足的AGV小車。
路徑規（guī）劃算法優（yōu）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改（gǎi）進（jìn），融入時間窗、優先（xiān）級、獎懲值等因素。如（rú）在多AGV小車係統中，為（wéi）避免碰撞，可設置時間窗約束，規定AGV小車在特定時間段內進入某區（qū）域或路徑（jìng），通過算法優（yōu）化，使AGV小車在滿足時間窗的前（qián）提下，選擇最優路徑。
采用智能（néng）算法：引入蟻群算法、遺傳算法（fǎ）、深度學習算法等智能算法，實現更高效、靈活的（de）路（lù）徑規劃。例如，蟻群算法可通過模擬螞蟻覓食（shí）過程，讓AGV小車在環（huán）境中（zhōng）留（liú）下信息素，引導後續AGV小車選擇更優路徑；深（shēn）度學習算法可通過對大量曆史數據的學習，預測（cè）生產流程變化，提前規劃AGV小車路徑（jìng）。
動態調（diào）整與仿真驗證
動態調整策略：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、調（diào）整工位布局、改變生產任務（wù）優先（xiān）級等）時，調度係統能快速響應，重新（xīn）規劃AGV小車路徑。如某工（gōng）廠因訂單變化，需臨時增（zēng）加某產（chǎn）品的生產任務（wù），調度係統會重新分配物（wù）料運輸任務，調整AGV小車路徑，確保物（wù）料及（jí）時供應（yīng）到相（xiàng）應工位。
仿（fǎng）真驗（yàn）證與優化（huà）：利用仿真（zhēn）軟件對生產流程變化場景下的AGV小車路徑規劃進行仿真驗證，通過模擬不同工況，評估路徑規劃的合理性和有效性，發現問題及時優化算法和策略。例如，在仿真中模擬（nǐ）某（mǒu）時間（jiān）段內多（duō）個AGV小車的（de）任務執行情況，觀察是否存（cún）在碰撞、擁堵等問題，對不合理的路徑規劃進行調整。
