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摘要。自动驾驶汽车（AGV）长期以来一直在材料处理中使用，但需要进行大量投资，例如指定特定的运动领域。作为另一种替代方案，有害和智能的车辆（AIV），由于其适应性，智力和能够处理意想不到的态度的能力而获得了吸引力。然而，诸如优化调度和路径计划以及管理路由冲突之类的挑战仍然存在。这项研究介绍了针对各种生产系统中的AIV调度和路径计划量身定制的模拟物。模拟器通过实时优化提供了预测的预测性，即预定路径和动态调度。使用Dijkstra方法确定路径，以确保AIV使用最短路线。出现路径共享冲突时，多标准优先系统就会发挥作用，并评估了其对MakePan的影响。实验结果在大多数情况下突出了AIV比AGV的优势，以及模拟器生成有效时间表的效率，不利于优先管理系统。
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