算法核心功能
任务分配：根据生产计划和实时订单生成搬运任务，综合考虑AGV的当前位置、负载能力、任务优先级和电池状态等因素，将任务分配给最适合的AGV小车，确保每一辆AGV都能高效完成任务，减少等待时间和能量消耗。
路径规划：根据任务需求和实时环境数据，为每辆AGV小车规划最优路径。需考虑AGV之间的避让、交通流量和动态障碍物等因素，确保AGV小车在执行任务时不发生碰撞和拥堵。通过智能算法动态调整路径，优化行驶路线，提高运行效率。
实时监控：通过传感器和网络通信技术，实时获取每辆AGV小车的位置、速度、状态等数据。及时发现并处理异常情况，如故障、交通拥堵等，确保AGV小车的正常运行。同时，帮助系统进行数据分析和优化，提高整体系统的性能和稳定性。
动态调整：根据实时数据和环境变化，动态调整AGV小车的任务和路径，确保生产流程的连续性和高效性。例如，当某个区域出现拥堵时，及时调整AGV的路径，避免交通瓶颈；应对突发事件，如AGV故障或紧急任务插入，确保系统的灵活性和可靠性。
常见算法模式
Basic模式：在一条路径上仅用一辆AGV进行调度，是最简单的模式，可根据参数给出一个普遍的数学公式求解系统的运行时间。
Handover模式：对任意路径的AGV调度数量无上限，路径上的碰撞认定为任务的交接，交接完成后运行方向改变。在现实中根据任务不同，交接时间也不相同。可先从交接时间为0的理想情况入手，此模式称为理想Handover模式。
协同调度策略
集中决策策略：AGV离线调度时较为常用的优化策略，充分利用所有已知信息为AGV确定最优的任务指派方案和搬运路径，并解决多AGV之间的碰撞和冲突，具有全局优化能力。
分散决策策略：将每个AGV视为一个可以自主决策的智能体，它可以根据获得的实时数据信息进行个体决策。为支持AGV决策，可设计基于优先规则的指派算法和基于栅格阻塞度的路径规划算法。在AGV的决策过程中，既要考虑与其他AGV以及仓库全局运行状态的协同，也要考虑自身任务指派和路径规划的协同决策。
实际应用案例
在一个智能化仓库内，AGV小车是核心作业者。当仓库管理系统收到一个急需处理的订单时，中心控制系统首先对仓库当前状态进行全面评估，包括各AGV小车的位置、电量状态和当前任务负载。利用优化算法，系统迅速策划出一个更高效的任务执行计划，任务根据每台AGV小车的实际情况进行个性化分配。每台AGV小车接收到自己的任务后，即刻响应准备执行。AGV小车基于最新的地图信息和自身的导航技术，计算出前往指定货架的更优路径，并通过实时通信交换彼此的位置信息，采用智能算法动态调整路径，有效避免碰撞和交通堵塞，保障运行流畅。在装卸货物过程中，小车之间通过无线通信技术实现精准协调，共享装卸状态信息。例如，当A小车正在装载货物时，它会实时更新自己的状态，让B小车知道何时可以开始接近装卸区，以此来优化等待时间，避免资源浪费。若某AGV小车在执行任务途中发现电量低于安全阈值，它立即通过通信网络将这一情况报告给中心控制系统。系统快速响应，指示该小车前往最近的充电站充电，并同时调整任务分配，将剩余任务重新分配给其他空闲且电量充足的小车，确保任务的连续性不受影响。完成任务的AGV小车会将自己的状态更新至中心控制系统，并准备接收新的指令。系统对所有任务相关的AGV小车完成情况进行核对和记录，确保每项任务都被正确完成。这个过程中收集的数据还将用于进一步分析和优化，提升未来作业的效率。
