AGV小车动态路径调整算法主要有以下几种：
改进JPS算法与动态窗口法融合
改进JPS算法：采用交替式跳点搜索算法，从起点和终点同时搜索，结合A*算法的有效性剪枝技术，提高搜索效率。引入环境障碍物信息，优化启发函数，减少不必要的搜索节点数。改进Floyd算法，保证最短路径的安全性。采用动态切点调整法平滑路径，使最终路径符合动态约束。
动态窗口法：在改进JPS算法得到全局最优路径和关键跳点后，提取路径上关键节点信息，将其用于改进后的动态窗口法进行局部避障。动态窗口法考虑车辆动力学约束和环境因素，实现对运动规划的动态优化，解决复杂环境下的实时避障需求。
基于连接特性算法
采用全局规划与动态局部调整相结合的方法，解决多AGV小车系统运行过程中空间和时间的冲突。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。
改进A*算法与动态窗口法融合
改进A*算法：在传统的评价函数基础上设置包含代价函数和启发函数的权重函数，将传统的8个搜索方向变为5个，提高路径搜索效率。对节点进行优化，删除多余的转折点，保留下关键的转折点，设置安全域值，进一步删除多余的转折点，保证全局路径最优。
动态窗口法：将改进A*算法得到的全局最优路径用于动态窗口法进行局部避障，实现AGV小车实时动态避障，设计基于全局最优路径的圆滑路径曲线。
基于弗洛伊德算法
通过弗洛伊德算法计算出任意两个工作节点的最短距离，生成相应的邻接矩阵和距离矩阵。任务列表按任务的优先级排序，选择离任务起点最近的空闲AGV小车执行任务。动态规划AGV小车执行路线，避开被占用的节点，使执行任务的AGV小车可达到任务起点。从任务起点取货后，AGV小车重新动态规划执行路线，避开被占用的节点，到达任务终点。
