详细解释一下：PF −RRT*(xstart, xdes, Xspace, Cveh) 1. Pval←PotentModel(Xspace); V←{xstart}, E←∅, T←(V, E) for i = 1, ..., n do xirand←IntelliSample(T, ρdes, c*des) xnew, σnew←VehiSteer(xirand, Cveh, T, Pval) T←StateRewire(T, xnew, Cveh, Pval) if c*des Updated then T←Prune(T, c*des) σ*←Nodes\_Reconnection(xdes, xstart, T) return σ* end if end for

该算法是一种路径规划算法，旨在寻找从起点到终点的最优路径，主要流程如下：

1. 根据给定的空间 Xspace，构建一个潜力场模型 PotentModel(Xspace)，表示不同位置的能量势场分布情况;
2. 初始化一个树 T，将起点 xstart 加入到树的顶点集合 V 中，并且边集合 E 为空;
3. 迭代 n 次，每次迭代进行以下操作：
1. 从已有的树 T 中，智能采样 IntelliSample(T, ρdes, c*des)，得到一个新的采样点 xirand，其中 ρdes 和 c*des 是算法的两个参数;
2. 根据车辆的运动学模型 VehiSteer(xirand, Cveh, T, Pval)，计算从采样点 xirand 开始，按照车辆运动学模型行进一段距离，得到新的点 xnew 和与之对应的运动方向 σnew;
3. 根据得到的新点 xnew 和与之对应的运动方向 σnew，更新树 T 的结构 StateRewire(T, xnew, Cveh, Pval)，以此更新树的结构;
4. 如果算法已经找到了终点，且终点到起点距离在一定范围内（即 c*des），则进行修剪操作 Prune(T, c*des)，将距离终点较远的一些点从树中删除;
5. 进行节点重新连接 Nodes_Reconnection(xdes, xstart, T)，将树中与起点和终点距离最近的两个点进行重新连接，确保找到的路径是起点到终点的;
4. 返回最优路径 σ*，该路径是从起点到终点的最优路径。

总体来说，该算法通过迭代智能采样和根据车辆运动学模型计算新点，不断更新树 T，以此寻找从起点到终点的最优路径。其中，算法不仅考虑了路径的几何形状，还考虑了车辆的运动学特性，使得路径规划更加合理。