改进A星算法多AGV三维路径规划与时间避障

基于时间轴的三维 A 星路径算法，挺适合做多 AGV 路径规划的，是那种需要考虑时间窗口、空间避障的复杂场景。路径规得还挺自然的，障碍物多也能得不错。哦，代码结构也清晰，MATLAB 写的，调试起来比较方便。

多 AGV 的路径规划，用传统 A 星容易“撞车”。这个改进方案挺有意思，加了时间维度和三维空间建模，就像是在地图上叠了层时间表，哪个 AGV 什么时候走哪段路，都一目了然。

里面还用了优先队列来调度路径，响应也快，跑模拟时你能感觉路径更智能，绕障方式也更平滑。pathPlanning()函数还留了接口，方便扩展规则。

如果你做过AGV 项目或者类似的智能物流系统，应该会有共鸣——现实里 AGV 常因为“堵车”或者“误判”停在路上，这套算法思路就能减缓这问题。

推荐你也看看这几个相关资源，搭配效果更好：

• 机器人路径规划避障算法（基础避障）
• 维 RRT 避障路径规划算法.zip（复杂场景避障）
• 蚁群算法路径规划避障（自适应寻路）
• 机械臂路径平滑（路径优化）
• 多传感器 AGV 避障（传感融合）

嗯，，如果你正好在搞AGV 调度或者智能仓储，这个资源挺值得一看。别忘了和你现有项目里的逻辑比一比，看能不能直接改进现有规划模块。