路徑規劃問題是在給定的地圖上，一直起點，並給定乙個目標點，從而尋找這其中的最短路徑。
動態環境下尋路——避開行人
靜態環境下尋路——最短路徑（環境成本），避開障礙物
一 介紹a星演算法
三 實施說明
草圖a* 演算法分成close和open兩個集合，open集合包含候選的節點，和起始位置點，close集包含已經檢查過的節點。open集是「邊界」部分，close集合屬於"內部"，每個節點需要儲存指向它的 副將
去掉所有**後的a*演算法相當簡單。有兩組，開啟和關閉。開放集包含那些候選節點。最初，開放集只包含乙個元素：起始位置。封閉集包含已經檢查過的節點。最初，閉合集為空。從圖形上看，開放集是「邊界」，封閉集是訪問區域的「內部」。每個節點還儲存指向它的父節點的指標，以便我們可以確定它是如何找到的。
有乙個主迴圈，它重複的呼叫出open中最好的節點n（f值最低的節點）並檢查它。
如果n是目標，那麼我們就完成了。
否則，節點n將從open列表中移除，並新增到close列表中。
找到f值最小的節點後，我們開始檢查它的鄰居n個網格。
在close列表中的鄰居已經被檢查過了，我們不需要再看了。
open列表中的鄰居是將要被檢視的，所以我們現在不需要看它。
我們先將它新增到open列表中，其父級設定為n。到n′的路徑成本為g（n′）其可以設定為g（n）+movementcost（n，n′）。
可通過互動式圖示檢視其中的細節
（參照部落格）
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