基于采样的路径搜索算法：一种高效的控制算法

路径搜索算法是在给定起始点和目标点的情况下，找到两点之间最优路径的一种常用方法。其中，基于采样的路径搜索算法通过在搜索空间中随机采样点，并利用这些采样点进行路径搜索，以找到最优路径。本文将介绍一种基于采样的路径搜索算法，并提供相应的源代码。

算法思想：

1. 初始化起始点和目标点。
2. 从起始点开始，随机采样一组点，并计算每个采样点到目标点的代价。
3. 选择代价最小的采样点，将其作为当前点。
4. 从当前点出发，随机采样一组点，并计算每个采样点到目标点的代价。
5. 选择代价最小的采样点，将其作为新的当前点，并将当前点添加到路径中。
6. 重复步骤4和步骤5，直到当前点接近目标点或达到最大迭代次数。
7. 返回搜索到的最优路径。

源代码实现（Python）：

import random

def sample_based_path_search(start_point, goal_point, max_iterations