写一篇关于路径规划的文献综述

路径规划是机器人、自动化和计算机视觉领域中的一个重要问题。它涉及到在给定环境下，从起点到终点找到最优路径的问题。路径规划的应用非常广泛，例如机器人导航、自动驾驶、航空航天、物流等领域。

在路径规划领域，研究者们提出了许多算法和方法。以下是一些常见的路径规划算法及其优缺点。

1. A*算法

A*算法是一种启发式搜索算法，它能够在有限的时间内找到最优路径。A*算法通过计算每个节点的估计成本来指导搜索方向，从而减少搜索空间。但是，A*算法需要事先知道起点和终点，并且需要对环境进行离散化处理。

2. RRT算法

RRT算法是一种随机采样算法，它通过随机采样来构建一棵树，并在树上进行搜索。RRT算法可以处理高维度的环境，并且对于非凸、非连通的环境也可以处理。但是，RRT算法的搜索效率较低，因为它可能会扩展很多无效的节点。

3. D*算法

D*算法是一种增量式的路径规划算法，它可以在不重复搜索的情况下更新路径。D*算法可以在环境发生变化时重新规划路径，因此它适用于动态环境下的路径规划。但是，D*算法需要对环境进行连续更新，因此它的实现复杂度较高。

4. RRT*算法

RRT*算法是基于RRT算法的改进版，它通过优化树结构来提高搜索效率。RRT*算法可以在无限的时间内找到最优路径，并且能够处理非凸、非连通的环境。但是，RRT*算法的实现复杂度较高，需要进行大量的计算和优化。

5. Dijkstra算法

Dijkstra算法是一种经典的路径规划算法，它通过计算每个节点的最短路径来进行搜索。Dijkstra算法可以找到最短路径，但是它不能处理环境中的障碍物，因此需要进行离散化处理。

综上所述，路径规划是一个非常复杂的问题，需要针对不同的环境和应用选择合适的算法和方法。未来，随着机器学习和深度学习等技术的发展，路径规划算法也将会得到更好的应用和发展。