升级版Matlab基于A*算法的多AGV路径规划仿真系统：探索智能路径规划新高度

升级版Matlab基于A*算法的多agv路径规划仿真系统，地图自定义导入，改进A*算法平滑了路径，系统可输出路径长度，每个时间的点的坐标，多agv路径规划时输出时空图 升级点：增加了单机器人四方向路径规划功能，修改了重新选择路径规划时路径坐标不能及时更新的bug 市面上的其他版本均为1.0，该版本为2.0，仅此一家

在自动化物流与工业生产领域，AGV（自动导引车）的路径规划至关重要。今天就来给大家分享一款超厉害的升级版Matlab基于A*算法的多AGV路径规划仿真系统，它可是独树一帜的2.0版本，市面上其他的都还停留在1.0呢！

一、地图自定义导入功能

这一功能极大地提升了系统的灵活性。以往很多路径规划系统只能在预设地图上进行操作，局限性很大。而咱们这个升级版，用户可以根据实际场景需求，轻松导入自定义地图。实现这一功能的代码核心部分如下：

function map = importCustomMap(filePath) % 读取图像文件 img = imread(filePath); % 将彩色图像转换为灰度图像 if size(img, 3) == 3 img = rgb2gray(img); end % 将灰度图像二值化，0代表障碍物，1代表可通行区域 map = imbinarize(img); end

代码分析：首先，imread函数读取用户指定路径下的图像文件。接着，判断图像是否为彩色图像，如果是则使用rgb2gray函数将其转换为灰度图，简化后续处理。最后，imbinarize函数将灰度图像二值化，得到可用于路径规划的地图数据，0值区域视为障碍物，1值区域为AGV可通行区域。

二、改进A*算法平滑路径

普通的A算法规划出的路径往往是折线型，不够平滑，对于AGV的实际行驶并不友好。升级版系统对A算法进行改进，有效平滑了路径。下面是改进A*算法中用于平滑路径的关键代码片段：

function smoothedPath = smoothPath(path, map) newPath = path; numPoints = size(path, 1); for i = 1:numPoints - 2 for j = i + 2:numPoints % 检查两点间是否直接可达 if isPathClear(newPath(i, :), newPath(j, :), map) newPath(i + 1:j - 1, :) = []; numPoints = size(newPath, 1); j = i + 2; end end end smoothedPath = newPath; end function clear = isPathClear(point1, point2, map) % 计算两点间的直线方程参数 [x1, y1] = deal(point1(1), point1(2)); [x2, y2] = deal(point2(1), point2(2)); if x1 == x2 yRange = min(y1, y2):max(y1, y2); xRange = repmat(x1, size(yRange)); else slope = (y2 - y1) / (x2 - x1); intercept = y1 - slope * x1; xRange = min(x1, x2):max(x1, x2); yRange = round(slope * xRange + intercept); end % 检查路径上的点是否为障碍物 clear = all(map(sub2ind(size(map), yRange, xRange))); end

代码分析：smoothPath函数通过迭代检查路径上的点，看是否可以直接连接两点而不经过中间点，以此来平滑路径。isPathClear函数则用于判断两点之间的直线是否会经过障碍物，通过计算直线方程参数，确定路径上的点，再检查这些点在地图中是否为可通行区域。

三、系统输出多样化

1. 路径长度输出：这对于评估路径规划的优劣非常关键。代码很简单：

function length = calculatePathLength(path) numPoints = size(path, 1); length = 0; for i = 1:numPoints - 1 % 计算两点间欧氏距离并累加 length = length + sqrt((path(i + 1, 1) - path(i, 1))^2 + (path(i + 1, 2) - path(i, 2))^2); end end

代码分析：通过遍历路径上的点，使用欧氏距离公式计算相邻两点间的距离并累加，从而得到整个路径的长度。

1. 每个时间点的坐标输出：为了实现这一功能，需要在路径规划过程中记录每个AGV在不同时间步的位置。假设已经有路径规划结果path，以下是简单模拟记录每个时间点坐标的代码思路：

% 假设每个时间步移动一格 timeSteps = size(path, 1); timePointsCoordinates = cell(timeSteps, 1); for t = 1:timeSteps timePointsCoordinates{t} = path(t, :); end

代码分析：这里简单假设AGV每个时间步沿着规划路径移动一格，通过循环将每个时间步对应的坐标存入timePointsCoordinates单元格数组中。

1. 多AGV路径规划时空图输出：这是一个很直观展示多AGV运行情况的方式。在Matlab中可以使用plot3函数来绘制三维时空图，其中X、Y轴表示空间坐标，Z轴表示时间。下面是一个简单的绘制多AGV时空图的示例代码框架：

% 假设有多个AGV的路径数据，保存在agvPaths中 numAGVs = size(agvPaths, 2); figure; hold on; for i = 1:numAGVs path = agvPaths{i}; timeSteps = size(path, 1); time = (1:timeSteps)'; % 绘制每个AGV的时空轨迹 plot3(path(:, 1), path(:, 2), time); end xlabel('X坐标'); ylabel('Y坐标'); zlabel('时间'); title('多AGV路径规划时空图'); hold off;

代码分析：首先遍历每个AGV的路径数据，为每个路径生成对应的时间序列，然后使用plot3函数在三维坐标系中绘制每个AGV的时空轨迹，最后添加坐标轴标签和标题。

四、升级点详解

1. 单机器人四方向路径规划功能：传统的路径规划可能只考虑固定方向移动，而这个新功能允许单机器人在四个方向（上、下、左、右）进行路径规划。实现这个功能主要在于对A*算法中邻居节点扩展部分的修改。

% 原邻居节点扩展方向（假设只有四个方向） % 原代码可能类似这样 directions = [[0, 1]; [1, 0]; [0, -1]; [-1, 0]]; % 修改后，增加斜向移动方向，这里仅以四方向为例，斜向可类似添加 newDirections = [[0, 1]; [1, 0]; [0, -1]; [-1, 0]];

代码分析：这里只是简单展示了对邻居节点扩展方向数组的修改，实际代码中需要在A*算法扩展邻居节点时，根据新的方向数组来检查并添加合法的邻居节点，从而实现单机器人四方向路径规划。

1. 修复重新选择路径规划时路径坐标不能及时更新的bug：这个问题在很多系统中都可能出现，往往是由于路径规划算法与界面显示或数据存储之间的交互逻辑有问题。假设之前的路径规划结果存储在oldPath中，重新规划路径的函数为replanPath，修复这个bug的关键在于及时更新存储路径的变量。

function newPath = replanPath(map, start, goal) % 这里是重新规划路径的核心算法 newPath = aStarAlgorithm(map, start, goal); % 更新全局路径变量 global currentPath; currentPath = newPath; end

代码分析：在重新规划路径函数中，先调用路径规划算法得到新路径，然后更新全局路径变量currentPath，这样在系统其他部分需要获取最新路径时，就能得到及时更新后的路径坐标。

总之，这款升级版Matlab基于A*算法的多AGV路径规划仿真系统在功能上有了质的飞跃，无论是从地图导入的灵活性，还是路径规划的优化以及多样化输出，都为AGV路径规划提供了更强大、更实用的解决方案。期待它在实际应用中大放异彩！