目前AGV领域有多种先进的算法，以下是一些常见的先进AGV小车算法：
路径规划算法
A*算法：是一种启发式搜索算法，常用于AGV小车的路径规划。它结合了广度优先搜索和Dijkstra算法的优点，通过定义起点和终点、距离函数以及估价函数，快速求出满足要求的路径规划结果。
Conflict-Based Search（CBS）算法：是一种主流且效果较好的多智能体路径规划（MAPF）理论算法。它本质上是一个两层A算法，上层存储智能体和地图信息，遇到冲突后在节点地图添加限制，下层再用A对冲突的智能体在有限制的地图上进行路径规划，消除冲突后重新加入上层队列。
Rolling-Horizon Collision Resolution（RHCR）算法：每隔一定时间处理一个窗口MAPF问题，每次规划给定智能体全部路径，但只处理一定步数内的冲突，具有适用地图广泛、可由用户决定规划时间间隔、算法速度提升明显、解的质量有保证等优点。
调度算法
智能调度算法：在多AGV小车协同工作场景中，智能调度算法可根据每个AGV小车的当前状态、位置和负载情况动态分配任务，平衡各AGV小车的负荷，确保系统整体高效运行。例如基于优先级的任务分配算法，可根据任务紧急程度和优先级将高优先级任务分配给最适合的AGV小车；基于距离的任务分配算法，通过计算任务位置与AGV小车当前位置的距离，选择最近的AGV小车执行任务，减少空载行驶时间。
资源调度算法：通过优化AGV小车对共享资源（如充电站、装卸点等）的使用，减少等待时间，提高资源利用率。例如采用预约机制，提前为AGV小车分配资源；或根据AGV小车的任务紧急程度和电量状态，动态调整资源分配，确保紧急任务优先完成。
导航算法
激光SLAM算法：激光SLAM比视觉SLAM起步早，理论和技术相对成熟，稳定性可靠性得到验证，且对处理器性能需求低于视觉SLAM，可在普通的ARM CPU上实时运行，目前已有AGV厂家推出基于激光SLAM导航的产品。
视觉SLAM算法：虽然目前尚处于进一步研发和应用场景拓展阶段，但因其信息量大、适用范围广等优点受到关注，不过算法对处理器要求较高，一般需要准桌面级的CPU甚至GPU，在小型AGV小车设备上大规模应用存在难度。
轮廓导航算法：利用二维激光扫描仪对现场环境进行测量、学习并绘制导航环境，然后进行多次测量学习修正地图进而实现导航功能，不需要反射器或其它人工地标，可降低安装成本，减少维护工作，是激光导航的替代方案。
混合导航算法：根据现场环境变化，将多种导航方式结合，当某种导航暂时无法满足要求时，切换到另一种导航方式继续满足AGV小车连续运行。
