在AGV小车动态路径调整中，平衡效率和安全性可以从以下几个方面入手：
路径规划算法选择与优化
选择合适的算法：根据AGV小车的工作环境和任务需求，选择合适的路径规划算法。例如，在静态环境下，A*算法、Dijkstra算法等可以找到全局最优路径；在动态环境中，DWA算法等能够实现对运动规划的动态优化，解决实时避障需求。
改进算法性能：对传统算法进行改进，以提高其在复杂环境下的性能。例如，改进JPS算法可以通过优化启发函数、改进搜索策略等方式，提升算法的搜索效率和路径质量。
实时环境感知与信息处理
多传感器融合：AGV小车通常配备多种传感器，如激光雷达、视觉传感器、超声波传感器等。通过传感器融合技术，可以更准确地感知周围环境，获取障碍物的位置、大小、运动状态等信息。
信息处理与更新：对传感器获取的信息进行实时处理和分析，及时更新环境地图和AGV小车的状态信息。例如，当检测到新的障碍物或目标点位置变化时，系统能够快速做出反应，调整路径规划。
动态路径调整策略
局部避障与全局优化结合：在遇到障碍物时，AGV小车首先进行局部避障，绕过障碍物后再重新评估全局路径，确保调整后的路径仍然是最优的。
考虑多AGV小车协作：在多AGV小车系统中，需要考虑AGV小车之间的协作和资源分配，避免冲突和死锁。例如，通过建立通信机制，实现AGV小车之间的信息共享和协同决策，优化整体路径规划。
系统评估与优化
仿真与测试：在实际应用前，通过仿真软件对AGV小车的路径规划和动态调整进行模拟测试，验证算法的有效性和系统的稳定性。
实际运行反馈与优化：在实际运行过程中，收集AGV小车的运行数据和用户反馈，对系统进行持续优化，提高路径规划的准确性和效率。
