本文探讨了A*算法的流程及其在遇到局部障碍时的缺陷，通过引入随机目标点来改进，使其具备RRT算法的特性。通过实例展示了改进后的算法能够有效地在复杂环境中找到路径，证明了随机扰动在路径规划算法中的重要性。
浅谈A*算法如何演变为rrt算法
1、A*算法流程
在开始寻找路径时，需要建立两张遍历表close、open。close中存放所经过的所有路径点。open中存放当前点下一步所可能过的路径点如下图所示（p1…p8为下步所能达到的点）。为下一步的每一个点添加能量值以便选择最路点，能量值公式如下：
f i t = a b s （ 下 一 步 点 − 目 标 点 ） − a b s （ 当 前 点 − 目 标 点 ） + 步 长 fit=abs（下一步点-目标点）-abs（当前点-目标点）+步长 fit=abs（下一步点−目标点）−abs（当前点−目标点）+步长
开始寻找路径：
流出为：
1.在open中添加当前点
2.遍历下一步路点加入open中
3.判断是否无路可走（在无法往回走的前提下，无路可走）
4.有路劲点则在close中添加当前点。无路可走就结束。
5.在open中删除当前点并计算所有路点的能量值，并把能量值最低的当做新的当前点
6.判断时都是目标点，是就结束，不是就重复2-6。流程图如下：
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