1.數學規劃方法可以歸結為AGV的任務調度問題，選擇最佳的任務和最佳路徑。數學規劃方法是求解調度問題最優解的傳統方法，而求解過程實際上是資源約束下的優化過程。實踐方法主要包括整數規劃、動態規劃、Petri法等。在小尺度調度的情況下，該方法可以得到較好的結果，但隨著調度規模的增加，解決問題的時間呈指數級增長，這就限制了該方法在負責任和大規模實時路由優化調度中的應用。
2.通過對實際調度環境的建模，利用仿真方法模擬了AGV調度方案的實現。用戶和研究人員可以使用模擬方法來測試、比較和監控一些調度方案，從而改變和選擇調度策略。一個離散事件仿真方法,使用的方法實用的面向對象仿真方法和三維仿真技術,有很多軟件可以用于調度模擬、自主移動小車蘭納集團證人軟件可以快速建立仿真模型,分析和處理來實現仿真過程和結果的3 d演示。
3.人工智能方法將AGV的調度過程描述為求解滿足約束條件的一組解的最優解。它使用知識表示技術來包含人類知識，并使用各種搜索技術來給出一個令人滿意的解決方案。具體方法包括專家系統方法、遺傳算法、啟發式算法和神經網絡算法。其中，專家系統方法在實踐中得到了廣泛的應用。它將專家的經驗抽象為系統能夠理解和執行的調度規則，并利用沖突解決技術解決了大規模AGV調度中的規則擴展和沖突。
4.由于神經網絡具有并行運算、知識分布和存儲等諸多優點，且適應性強，是解決大規模AGV調度問題的一種很有前途的方法。目前，神經網絡已成功應用于求解TSP-NP問題。在求解過程中，神經網絡可以將組合優化問題的解轉化為離散動力系統的能量函數，通過最小化能量函數得到最優化問題的解。
5.遺傳算法是模擬自然生物進化過程的遺傳變異的最優解。優化調度問題的遺傳算法解決自主移動小車,首先通過編碼將調度方案一定數量的表示成適當的染色體,并計算每個染色體的適應性(如最短路徑的操作),復制、交叉和變異對于大型染色體重復健身,這是AGV調度問題的最優解。
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問：AGV行進路線上地面凹凸不平是否會產生問題？
答：根據地面條件，地面應和傳統磁導向系統使用的地面類似，一般性工廠地坪均可滿足。
問：如果偏離路線，ATX智能AGV是否會停止行進？
答：搬送車會在檢測到已偏離路線后執行緊急停止，它所能容許的偏離度遠遠大于傳統的AGV，在達到偏離度上限后才會停止。
問：施工和用以調整的試運行需要多長時間？
答：1.客戶方實現無反光板激光導航現場不需要任何施工，打破地面磁條與立柱反光板的傳統定位模式。2.具體測試運行時間以客戶方現場面積為準。
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