请详细说明如何在MATLAB环境中实现AGV的路径规划与避障仿真，并提供相关代码和算法参考。

在MATLAB中进行AGV路径规划和避障仿真的过程中，我们会运用到多种算法以及工具箱。首先，路径规划通常涉及图搜索算法，例如A*算法，它可以在已知的地图上找到最优路径。避障方面，动态窗口方法（DWA）或人工势场法（APF）常被用于处理实时避障问题。具体实施步骤如下：

参考资源链接：[三维视觉SLAM建图与AGV路径规划仿真技术研究](https://wenku.csdn.net/doc/ur95rur7mx?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 使用Robotics Toolbox进行机械臂建模，该工具箱提供了丰富的函数来建立和分析机械手臂的运动学和动力学模型。

2. 应用MATLAB中的图和网络算法来构建地图模型，并使用A*等路径规划算法来寻找起点到终点的最短路径。

3. 针对避障问题，可以构建动态障碍物的模型，并结合当前AGV的位置信息，使用DWA或APF算法实时计算避障路径。

4. 通过MATLAB的仿真环境，如Simulink或者GUI编程，构建AGV的虚拟模型，并将路径规划和避障算法集成进去，进行整体的仿真实验。

5. 通过仿真实验的结果来验证算法的有效性和可行性，不断调整参数优化AGV的导航性能。

以下是A*算法的简化MATLAB代码示例，用于路径规划：

    function path = a_star_search(map, start, goal)
        % 初始化开启列表和关闭列表
        openList = [];
        closedList = [];
        startNode = Node(start, [], 0);
        goalNode = Node(goal, [], 0);
        openList = [openList, startNode];
        
        while ~isempty(openList)
            % 根据评分选择最佳节点
            [~, nodeIndex] = min([openList.fCost]);
            currentNode = openList(nodeIndex);
            
            % 检查是否到达目标位置
            if currentNode.pos == goalNode.pos
                path = reconstruct_path(currentNode);
                return;
            end
            
            % 将当前节点移至关闭列表
            openList(nodeIndex) = [];
            closedList = [closedList, currentNode];
            
            % 遍历当前节点的所有邻居节点
            for i = 1:length(currentNode.neighbors)
                neighbor = currentNode.neighbors(i);
                if any(cellfun(@(x) x.pos == neighbor.pos, closedList))
                    continue; % 跳过已经处理过的邻居节点
                end
                
                % 计算邻居节点的评分
                gCost = currentNode.gCost + norm(neighbor.pos - currentNode.pos);
                hCost = heuristic(neighbor.pos, goalNode.pos);
                fCost = gCost + hCost;
                
                neighbor.gCost = gCost;
                neighbor.fCost = fCost;
                neighbor.parent = currentNode.pos;
                
                % 如果邻居节点不在开启列表中，加入
                if ~any(cellfun(@(x) x.pos == neighbor.pos, openList))
                    openList = [openList, neighbor];
                end
            end
        end
        path = [];
    end

以上代码展示了A*算法的基本结构，对于实际应用，需要结合具体的地图数据和环境进行详细的设计和调试。为了深入理解和掌握AGV的路径规划和避障仿真，推荐阅读《三维视觉SLAM建图与AGV路径规划仿真技术研究》，该资料详细介绍了相关的算法实现和仿真实验，对你的研究和项目实战将有极大的帮助。

参考资源链接：[三维视觉SLAM建图与AGV路径规划仿真技术研究](https://wenku.csdn.net/doc/ur95rur7mx?spm=1055.2569.3001.10343)