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路径规划算法通过综合环境信息、任务需求和车辆状态，利用数学模型与智能优化技术，为AGV规划出满足安全、效率、能耗等多目标的最优行驶路径。其核心流程可分为环境建模、路径搜索、优化调整三个阶段，具体实现方式如下：
栅格地图法
原理：将AGV运行环境划分为等间距的栅格单元，每个栅格标记为可通行（自由空间）或不可通行（障碍物）。
应用：适用于静态环境，如仓库货架布局。例如，某电商仓库将地面划分为10cm×10cm的栅格，AGV通过计算栅格序列规划路径。
优势：计算简单，易于实现；局限：精度受栅格大小限制，动态障碍物处理能力弱。
拓扑地图法
原理：将环境抽象为节点（关键位置，如货架、充电站）和边（连接路径），通过图论中的节点关系描述环境。
应用：适用于大规模、结构化环境，如工厂车间。AGV仅需规划节点间的路径，减少计算量。
优势：存储空间小，路径搜索效率高；局限：缺乏几何细节，难以处理复杂障碍物。
几何地图法（SLAM技术）
原理：利用激光雷达或摄像头实时扫描环境，通过SLAM（同时定位与地图构建）算法生成包含障碍物几何形状的精确地图。
应用：适用于动态或未知环境，如户外物流园区。AGV可实时更新地图，适应环境变化。
优势：精度高，适应性强；局限：计算复杂度高，需高性能硬件支持。
全局路径规划（离线规划）
Dijkstra算法
原理：从起点出发，逐步扩展至所有可达节点，选择累计代价最小的路径。
应用：适用于静态、小规模环境，如单层仓库。
优势：简单可靠；局限：计算量大，不适合大规模场景。
A*算法
原理：结合Dijkstra算法（最短路径）和启发式搜索（如曼哈顿距离），通过评估函数
应用：仓库AGV从起点到终点的初始路径规划。例如，某汽车工厂AGV使用A*算法规划跨车间路径，搜索效率比Dijkstra提升50%。
优势：搜索效率高，保证最优解；局限：需预知全局地图，动态障碍物处理需结合局部规划。
局部路径规划（在线调整）
人工势场法
原理：将环境抽象为引力场（目标点产生吸引力）和斥力场（障碍物产生排斥力），AGV沿合力方向移动。
应用：简单动态场景下的避障，如AGV在狭窄通道中调整方向。
优势：计算简单；局限：易陷入局部最优（如目标点与障碍物连线上的“死锁”）。
动态窗口法（DWA）
原理：在AGV速度空间内采样多组速度组合，模拟未来短时间内的轨迹，选择无碰撞且评分最高的轨迹执行。
应用：AGV在行驶中动态避障，如避开突然出现的行人或移动货架。
优势：实时性强，适应动态环境；局限：需频繁重新规划，计算开销较大。
多目标优化
目标函数：综合路径长度、转弯次数、能耗、安全距离等因素，构建加权评分模型。例如：
Score=w1⋅Length+w2⋅Turns+w3⋅Energy+w4⋅Safety
1通过调整权重 $ w_i $ 平衡不同目标，如优先缩短路径（$ w_1 $ 较大）或减少能耗（$ w_3 $ 较大）。
2. 平滑处理
贝塞尔曲线/样条插值：对规划出的折线路径进行平滑处理，减少AGV频繁启停和急转弯，提升运行稳定性。例如，某物流AGV通过三次贝塞尔曲线将路径曲率半径控制在1米以上，避免侧翻风险。
动态重规划
触发条件：当检测到障碍物移动、新任务插入或环境变化时，重新规划路径。例如，AGV在行驶中通过激光雷达发现前方货架被移动，立即触发局部重规划，绕行至新通道。
仓库拣选任务：AGV需从充电站出发，依次访问多个货架拣选货物，最后返回充电站。
全局规划：使用A*算法在栅格地图上规划出覆盖所有货架的最短路径。
局部调整：行驶中通过DWA算法避开移动的叉车或工作人员。
优化结果：路径长度缩短20%，能耗降低15%，任务完成时间减少10%。
户外物流园区运输：AGV需在多个仓库间运输货物，穿越动态交通环境。
全局规划：基于SLAM构建的几何地图，使用RRT*（快速扩展随机树）算法规划跨区域路径。
局部调整：通过V2X（车联网）获取其他车辆位置，使用人工势场法实时避让。
优化结果：避免拥堵路段，运输效率提升30%。
