AGV小车是一种能够自主运行、不需要人为干预的运输设备，路径规划是AGV小车运行的关键。需要根据具体情况选择合适的算法，并在实时更新过程中保证运行的稳定性和安全性。

一、AGV小车的路径规划

地图建模
首先需要对运输场景进行建模，包括道路、障碍物、目标点等信息。这些信息可以通过传感器、激光雷达、相机等设备进行采集。

运动控制
AGV小车需要根据路径规划结果进行运动控制，包括速度、转向角度等参数的控制。

路径规划算法
目前常用的路径规划算法包括Dijkstra算法、A*算法、RRT算法等。在路径规划过程中，需要考虑障碍物、运输场景的复杂性等因素，选择合适的算法进行路径规划。

实时更新
在运输过程中，可能会出现障碍物的出现或消失、路径变化等情况，需要对路径进行实时更新，以保证AGV小车的正常运行。

二、AGV遇到障碍物如何避让

2.1、判断障碍物位置
根据传感器收集到的信息，AGV可以判断出周围障碍物的位置、形状、大小等属性。

2.2、计算避障路径
AGV会根据传感器收集到的信息，结合当前的运行状态，计算出一个合适的避障路径。

2.3、控制运动轨迹
AGV会根据计算出的避障路径，调整自己的运动轨迹，避免与障碍物发生碰撞。

2.4、实时监控
AGV在运行过程中会不断地监控周围环境，并实时调整运动轨迹，以确保安全。技术

三、AGV避让障碍物的技术

3.1、激光雷达避障技术
使用激光雷达感知AGV周围环境，并计算出其行进路径上的障碍物位置，然后通过控制AGV的轨迹来避免碰撞。

3.2、视觉识别避障技术
使用摄像头等设备获取AGV周围的图像信息，利用计算机视觉技术进行分析和处理，以识别和避免障碍物。

3.3、超声波避障技术
超声波传感器来感知AGV周围的障碍物，并通过控制AGV的移动来避免碰撞。

3.4、路径规划避障技术
通过预先规划AGV的路径，包括避开障碍物的路径，以确保AGV在行进过程中不会与障碍物发生碰撞。