以下是一些可以减少AGV小车路径规划时间的启发式算法：
改进的A*算法
改进启发式函数：通过调整启发式函数，如采用曼哈顿距离、对角线距离等，提高算法效率和路径质量。
扩展搜索领域：安全地扩展搜索领域，提高路径规划的安全性和效率。
消除冗余节点：通过垂距限制法消除扩展域路径上的冗余节点，优化路径。
融合算法
A*算法与DWA算法融合：将A*算法使用垂距限制法优化后的节点作为DWA引导节点，实现全局最优路径规划和实时避障。
改进搜索算法：采用双向迭代方式进行路径搜索，设计不同的启发式函数，减少不必要的节点扩展。
启发式强化学习算法
设计启发式奖励函数：引入启发因子，根据不同状态与目标状态距离远近设计不同奖励值，降低智能体的无效探索。
启发式动作选择策略：增设调和函数以强化引导智能体的动作选择方式，提高学习效率。
最小转弯代价算法
考虑转弯代价：在计算路径代价时，加入转弯代价，避免AGV小车大量转弯，提高运输效率。
时间约束启发式算法
引入时间约束：在AGV小车运动规划过程中引入时间约束，将能耗转化为路径网络占用时间，实现系统能耗最小。
