想象一下，如果你在仓库里搬货，每次都要从货架A搬到货架B。最短路线怎么走？遇到路上堵车怎么办？要不要绕远路？什么时候回去充电？这些看似简单的问题，其实藏着一套复杂的决策逻辑。

AGV（无人自动搬运车）看起来只是一台能自己跑的小车，但它的路径规划，完全不比人类差。甚至可以说，AGV就是个“冷静到可怕”的逻辑机器——没有感情，只遵循更优解！途灵机器人带你揭开AGV路径规划的秘密，看看它是怎么在工厂里风驰电掣、稳如老司机的！

1. AGV怎么知道该往哪走？先搞清楚“导航”这件事

路径规划的步，是定位。你连自己在哪都不知道，怎么选路？AGV要想跑得精准，必须靠导航系统不断确认位置。常见的导航方式有以下几种，每种都有优缺点：

磁导航：像火车一样沿轨道走

地上铺磁条，AGV感应磁场信号，老老实实按轨道跑。

优点：简单、稳定，光线、灰尘都影响不了。

缺点：磁条坏了就原地趴窝，得等人修。

二维码导航：不停“扫一扫”认路

地上贴满二维码，AGV一路扫过去，靠二维码坐标确定位置。

优点：定位精准，适合大型仓库。

缺点：二维码被货物挡住，AGV直接卡住发呆。

激光SLAM：雷达扫描，边跑边画地图

AGV自带激光雷达，360°扫描周围环境，实时生成地图。

优点：灵活、适应复杂环境。

缺点：玻璃、镜子容易干扰激光，导致误判。

视觉SLAM：让AGV“长眼睛”

用摄像头识别周围环境，再用算法定位。

优点：不需要铺设标记，适应性强。

缺点：对光线要求高，太亮太暗都不行。

现实工厂通常会混搭导航方式，比如磁条+激光SLAM双保险。这样一来，就算磁条坏了，AGV还能靠雷达继续跑，不至于“死机”。

2. 决定路线用啥算法？AGV的“最强大脑”上线！

知道自己在哪之后，AGV就要决定往哪走了。这一步就是路径规划的核心——算法！没有算法，AGV就像没装导航的司机，只能瞎撞。来看看它都用了哪些神奇算法！

A-star算法：找最短路径的高手

这个算法会把仓库地图划成网格，每个格子都是一个节点，然后计算起点到终点的最短路径。

优点：快、路径更优。

缺点：路上遇到新障碍，容易“懵住”。

DWA算法：边跑边思考，动态避障

AGV每跑一步都实时评估前方环境，如果发现障碍，会立刻重新规划路线绕开。

优点：灵活，适应复杂动态环境。

缺点：计算量大，硬件要求高。

蚁群算法：像蚂蚁找食物一样探索

模拟蚂蚁觅食的原理，AGV会不断探索不同路径，找出效率更高的路线。

优点：适合多台AGV协同作业。

缺点：初期路径探索时间长。

时间窗算法：错峰启动，防止堵车

如果有多台AGV，系统会分批次发车，让它们错开高峰期，避免在狭窄通道里互堵。

这些算法的组合，让AGV能在复杂工厂环境中跑得又快又稳，哪怕遇到突发情况，也能迅速调整路线，堪称“仓库老司机”！

3. 遇到障碍物怎么办？AGV的“防撞系统”比你想象更强大！

跑得快还不够，AGV还要能及时刹车，不然一头撞上货架，老板心态直接炸裂。为了避免事故，AGV一般有以下几种避障策略：

激光避障：激光雷达实时扫描，发现障碍立刻减速或刹停。

超声波传感器：类似汽车倒车雷达，检测周围物体距离。

红外传感器：识别人或动物，避免撞人。

这些传感器时刻保持警惕，哪怕仓库里人多车多，AGV也能稳稳避开障碍，不会乱撞。

4. 电量不够？AGV会自己回家充电！

AGV再智能，也要靠电力驱动。要是跑到一半没电趴窝，整个物流链可能都卡住。为了避免这种尴尬情况，AGV有专门的充电策略：

低电量回充：电量低于设定值，自动回充电站。

任务完成充电：搬完货后顺便充电，确保下次出发电量满格。

无线充电：部分AGV支持短暂停靠无线充电，补电不断档。

5.总结：

说到底，AGV的路径规划并不是“灵光一现的天才”，而是靠导航技术、算法和传感器三者配合，把路径规划成一道数学题，不断计算更优解。它虽然不会“思考”，但能执行得比人更快、更准。

未来，随着AI技术发展，AGV可能会越来越智能，甚至能根据实时场景自主决策，不再只是听命行事的工具，而是名副其实的“智慧搬运工”。到时候，工厂里的AGV，可能比人还会找路！