AGV车队在复杂环境中运行，路径规划和交通管制直接影响系统吞吐量。低效的算法会导致拥堵、死锁和任务延迟。本文从路径规划、动态避障、交通管制、死锁处理、优先级调度五个方面解析常用算法。
一、静态路径规划：A*算法与Dijkstra算法
静态路径规划是在已知地图上为AGV计算最短路径。Dijkstra算法：计算起点到所有节点的最短路径，保证全局最优，但计算量大（时间复杂度O(N2)），适合节点数较少的地图。A*算法：在Dijkstra基础上增加启发函数（如曼哈顿距离或欧氏距离），优先探索靠近目标点的节点，计算速度快，是AGV路径规划的主流算法。改进策略：分层路径规划——先将地图划分为大区域，规划区域间路径，再在区域内细化；时间窗路径规划——为每段路径分配时间片，避免路径冲突。成都蓉希智能的RCS采用改进A*算法，支持动态权重调整，可在效率和最优性之间平衡。
二、动态避障策略：局部路径重规划与速度调整
当AGV遇到临时障碍物（如人员、叉车）时，需要动态避障。策略一：速度调整——激光雷达检测到障碍物，AGV减速或停车等待障碍物离开，适用于短暂遮挡。策略二：局部路径重规划——若障碍物停留时间较长，AGV计算绕行路径。算法通常使用动态窗口法（DWA）或弹性带（Elastic Band）在局部地图上生成平滑轨迹。策略三：区域绕行——RCS重新规划从当前位置到目标点的全局路径，避开拥堵区域。成都蓉希智能的AGV支持多种避障策略，根据障碍物类型和停留时间自动切换。
三、交叉路口交通管制：信号灯与区域控制
交叉路口是多车冲突的高发区。信号灯法：将路口设为虚拟红绿灯，AGV接近时申请通行许可，RCS根据优先级和车流量分配绿灯。同一时间只允许一台AGV通过路口。区域控制法：将路口及邻近路段定义为一个互锁区，任何时刻只有一台AGV可以进入该区域。AGV驶出后释放区域。自适应交通管制：根据实时车流量动态调整信号灯配时，高峰期延长绿灯时间。成都蓉希智能的RCS支持交通管制规则自定义，可设置干线优先、转向让直行等逻辑。
四、死锁检测与解除算法
死锁是多台AGV相互等待对方释放资源（如交叉路口）导致系统停滞。死锁检测：RCS周期性检查AGV等待关系，若形成环路（如A等B、B等C、C等A），则判定死锁。常用算法为资源分配图检测。死锁解除策略：优先级回退——设定AGV优先级，低优先级AGV后退让出资源；重规划——强制一台AGV重新规划路径，打破等待环；人工干预——当自动解除失败时，RCS发出报警，由人工介入处理。成都蓉希智能的RCS内置死锁检测算法，默认超时30秒自动触发解锁，也可手动解除。
五、任务优先级调度：紧急任务插队与负载均衡
工厂中常出现紧急任务（如设备故障急需物料），需要插队处理。优先级设定：任务可分为紧急、高、中、低四级。紧急任务可中断当前非紧急AGV的任务，重新指派。但需注意：已被AGV取货的任务不可中断，否则导致物料混乱。负载均衡：避免部分AGV过忙而其他AGV闲置。RCS采用加权轮询或最小任务数算法分配任务。同时，低电量AGV减少分配任务，优先充电。成都蓉希智能的RCS支持动态优先级调整，可根据生产计划预调度任务。
路径规划和交通管制算法的优劣直接影响AGV系统效率。成都蓉希智能提供RCS软件的定制开发，可根据工厂布局和流量特点优化算法参数。
