动态路径规划中局部路径规划算法有哪些？

根据提供的引用内容，我无法直接提供局部路径规划算法的详细代码注释。但是，我可以为您介绍一些常见的动态路径规划中的局部路径规划算法。以下是几种常见的局部路径规划算法：

1. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，用于在图形或网络中找到最短路径。它通过估计从起点到目标的距离来选择下一个要扩展的节点，并使用启发式函数来指导搜索过程。

2. Dijkstra算法：Dijkstra算法是一种用于在加权图中找到最短路径的算法。它通过计算从起点到每个节点的最短路径来逐步扩展搜索区域，直到找到目标节点。

3. RRT算法：RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种用于在高维空间中进行路径规划的算法。它通过随机采样和树的扩展来搜索可行路径，并在搜索过程中不断优化路径。

4. PRM算法：PRM（Probabilistic Roadmap）算法是一种基于随机采样的路径规划算法。它通过在空间中随机采样节点，并使用连接节点的边来构建一个图形表示，然后使用图形搜索算法找到最短路径。

这些算法都有各自的特点和适用场景，具体选择哪种算法取决于问题的要求和约束条件。您可以根据具体情况选择合适的算法进行局部路径规划。