设计并实现一种多AGV无碰撞路径规划算法。

这里我提供一种基于协作的多AGV无碰撞路径规划算法（Cooperative Multi-Agent Path Planning，CMAPP）。

算法思路：

1. 将AGV分为多个组，每个组内的AGV协作完成路径规划，各组之间进行协作，避免碰撞。

2. 每个组内的AGV首先计算出自己的最短路径，然后将自己的路径广播给组内其他AGV。

3. 每个AGV收到其他AGV的路径后，根据自己的路径和其他AGV的路径进行比较，找到与其他AGV路径相交的部分，将其标记为冲突点。

4. 每个组内的AGV将冲突点广播给其他组的AGV。

5. 其他组的AGV收到冲突点后，根据自己的路径和冲突点进行比较，如果路径与冲突点相交，就将该AGV标记为冲突AGV。

6. 冲突AGV根据自己的路径和其他冲突AGV的路径重新计算路径，直到不存在冲突为止。

7. 最后，每个组内的AGV按照自己的路径执行运动，并且保持与其他AGV的通信，以便在运动过程中发现新的冲突点并及时处理。

实现：

1. 定义AGV的数据结构，包括位置、速度、加速度、朝向等信息。

2. 定义组的数据结构，包括组内AGV的编号、组内通信协议等信息。

3. 实现AGV的路径规划算法，可以采用A*算法或Dijkstra算法等。

4. 实现AGV的移动模型，包括速度和加速度的计算、位置的更新等。

5. 实现组内通信协议，包括路径广播、冲突点广播等。

6. 实现冲突点计算和冲突AGV的处理，包括路径重新计算等。

7. 最后，将算法实现在多个AGV上，并进行测试，验证算法的正确性和效率。

需要注意的是，算法的效率和可扩展性是需要考虑的重要因素，可以通过优化路径规划算法、改进通信协议等方式来提高算法的性能。