基于改进 A*算法的多 AGV 路径规划
在现代物流领域，自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）的应用越来越广泛。AGV 能
够自主导航，执行物流任务，提高物流效率。多 AGV 系统是一种常见的配置，其中多台 AGV 协同工
作，完成复杂的物流操作。在多 AGV 系统中，路径规划是一个关键的问题，它直接影响系统的效率和
安全性。
本文将介绍一种基于改进 A*算法的多 AGV 路径规划方法，并使用 MATLAB 进行仿真。此方法通过引
入时间窗口规划和路径冲突避免策略，提高了路径规划的效率和可靠性。
首先，我们来了解一下传统的路径规划方法。传统方法通常采用 8 个方向进行规划，即可以朝上、下
、左、右移动，也可以朝斜上、斜下、斜左、斜右移动。这样的路径规划方法可以满足一般情况下的
需求，但在多 AGV 系统中可能存在路径冲突的问题。
为了解决路径冲突问题，我们对传统方法进行改进。改进后的方法只考虑上下左右 4 个方向的移动，
而不考虑斜向移动。这样做的好处是可以大大降低路径冲突的概率。例如，当多台 AGV 从不同起点出
发，朝着同一个目标点移动时，它们的路径将不再交叉，避免了冲突的发生。
为了评估改进后的路径规划方法的效果，我们使用 MATLAB 进行了仿真。首先，我们定义了多台 AGV
的起始点和目标点，以及每个 AGV 的任务时间窗口。时间窗口规划是指每个 AGV 在规定的时间范围
内完成任务。我们将这些信息输入到仿真程序中，并运行程序进行路径规划。
在路径规划的过程中，我们使用改进 A*算法来搜索最优路径。改进 A*算法是一种启发式搜索算法，
它利用启发函数估计路径的代价，并选择最合适的路径。在我们的仿真程序中，我们根据 AGV 的当前
位置、目标位置以及时间窗口信息，设计了特定的启发函数。通过不断迭代搜索，我们得到了每台
AGV 的最优路径。
在路径规划完成后，我们将路径图和时空图输出。路径图展示了每台 AGV 的运动路径，可以清晰地看
到它们在物流环境中的移动轨迹。时空图则展示了每个位置在不同时间段的访问情况，可以帮助我们
更好地了解 AGV 的分布情况和任务执行情况。
综上所述，本文介绍了一种基于改进 A*算法的多 AGV 路径规划方法，并使用 MATLAB 进行仿真。该
方法通过引入时间窗口规划和路径冲突避免策略，提高了路径规划的效率和可靠性。通过路径图和时
空图的输出，我们可以更好地理解 AGV 的移动轨迹和任务执行情况。这种改进的路径规划方法为多
AGV 系统的实际应用提供了重要的技术支持。
注意：本文所述方法只是一种参考，并不代表所有情况下的最优解。具体的路径规划方法需要根据实
际应用需求和系统特点进行选择和改进。
