AGV小车动态路径调整是指在AGV小车（Automated Guided Vehicle，自动导引车）运行过程中，根据实时环境信息和任务需求，对其行驶路径进行动态优化和调整的过程。以下是一些常见的AGV小车动态路径调整方法和相关技术：
常见的AGV小车动态路径调整方法
基于传感器的实时避障调整：AGV小车通常配备激光雷达、视觉传感器、超声波传感器等多种传感器，用于实时感知周围环境。当检测到障碍物时，AGV小车会立即停止当前路径规划，根据障碍物的位置、大小和运动状态等信息，重新规划一条绕过障碍物的新路径。例如，在仓储物流场景中，AGV小车在行驶过程中发现前方有工作人员或其他设备时，会迅速调整路径，避免碰撞。
任务优先级驱动的路径调整：在多任务、多AGV小车的复杂系统中，不同任务可能具有不同的优先级。当出现新的高优先级任务时，AGV小车系统会根据任务优先级重新分配路径，优先满足高优先级任务的需求。比如在生产车间，紧急订单对应的AGV小车运输任务优先级较高，系统会调整其他AGV的路径，为其让出通道。
交通拥堵避免的路径优化：AGV小车系统可以实时监测各区域的交通流量和拥堵情况，当某条路径出现拥堵时，系统会引导AGV小车选择其他畅通的路径，以提高整体运输效率。例如在大型物流仓库中，AGV小车在前往目标地点时，若发现某条主干道拥堵，会选择绕开该区域的备用路径。
动态目标点调整的路径适应：在一些应用场景中，AGV小车的目标点可能会根据生产或物流的实时需求发生变化。AGV小车系统能够及时获取目标点的更新信息，并重新规划从当前位置到新目标点的最优路径。比如在柔性生产线上，产品的加工工序和存放位置发生改变，AGV小车的目标点也随之调整，系统会快速规划新路径。
相关技术
改进的路径规划算法：传统的路径规划算法如A算法、Dijkstra算法等在静态环境下能够找到最优路径，但在动态环境中存在局限性。因此，研究人员提出了多种改进算法，如改进的A算法、融合跳点搜索和动态窗口算法的方法等。这些算法在全局路径规划的基础上，结合局部动态调整策略，能够更好地应对环境变化和实时避障需求。
多AGV小车系统的协同调度技术：在多AGV小车的场景中，为了避免AGV之间的碰撞和死锁，需要采用协同调度技术。例如，通过建立AGV小车之间的通信机制，实现信息共享和协同决策，使AGV小车能够在动态环境中合理分配路径和资源，提高系统的整体运行效率。
智能控制系统：AGV小车动态路径调整需要一个智能的控制系统来实现。该系统能够实时接收和处理传感器数据、任务信息等，根据预设的算法和策略进行路径规划和调整，并向AGV小车发送控制指令。同时，系统还具备故障诊断和容错能力，确保AGV小车在各种复杂情况下都能稳定运行。
