随着智慧物流的快速发展，AGV（自动导引运输车）机器人已成为现代物流场站的核心设备。其高效、精准的搬运能力大幅提升了物流效率，而路径规划算法作为AGV系统的“大脑”，直接决定了整体运行效能。近年来，路径规划算法的突破为智慧物流场站带来了革命性变革。

传统路径规划算法如Dijkstra或A*虽能解决基础路径问题，但在动态、高密度的物流场景中常出现效率瓶颈。例如，多AGV协同作业时易发生路径冲突或死锁，导致系统吞吐量下降。针对这一问题，学术界与工业界提出了多种创新解决方案。

一种突破性方向是基于强化学习的动态路径规划算法。通过模拟训练，AGV能够自主学习环境变化并实时调整路径。例如，某头部物流企业采用深度Q网络（DQN）算法，使AGV在复杂场站中的任务完成率提升35%。该算法通过奖励机制优化路径选择，显著减少了拥堵现象。

另一重要进展是多智能体协同规划技术。通过引入分布式决策框架，各AGV可共享位置、速度及任务信息，实现全局优化。某国际机场行李分拣系统采用此技术后，AGV集群的协作效率提高40%，同时降低了15%的能耗。

实践层面，算法落地需结合硬件与场景特性。例如，在窄巷道场站中，需优先考虑路径平滑度以避免机械损耗；而在高频动态环境中，则需提升算法的实时响应能力。某汽车零部件仓库通过混合算法（结合RRT*与时间窗规划），成功将AGV平均等待时间缩短至3秒以内。

未来，随着5G与边缘计算技术的普及，AGV路径规划将向“云-边-端”协同方向发展。算法不仅能处理实时数据，还可通过数字孪生技术预演全场作业，进一步突破物流效率天花板。

智慧物流的升级离不开算法创新与实践验证。AGV路径规划的每一次突破，都在为行业创造新的可能性。企业需根据自身场景特点选择合适的技术路线，方能真正释放自动化物流的潜力。