RRT*
尽管RRT算法是一个相对高效率，同时可以较好的处理带有非完整约束的路径规划问题的算法，并且在很多方面有很大的优势，但是RRT算法并不能保证所得出的可行路径是相对优化的。因此许多关于RRT算法的改进也致力于解决路径优化的问题，RRT*算法就是其中一个。RRT*算法的主要特征是能快速的找出初始路径，之后随着采样点的增加，不断地进行优化直到找到目标点或者达到设定的最大循环次数。RRT*算法是渐进优化的，也就是随着迭代次数的增加，得出的路径是越来越优化的，而且永远不可能在有限的时间中得出最优的路径。因此换句话说，要想得出相对满意的优化路径，是需要一定的运算时间的。所以RRT*算法的收敛时间是一个比较突出的研究问题。但不可否认的是，RRT*算法计算出的路径的代价相比RRT来说减小了不少。
RRT*算法与RRT算法的区别主要在于两个针对新节点 的重计算过程，分别为：
- 重新为
选择父节点的过程。
- 为
RRT*算法的核心在于上述的两个过程：重新选择父节点和重布线。这两个过程相辅相成，重新选择父节点使新生成的节点路径代价尽可能小，重布线使得生成新节点后的随机树减少冗余通路，减小路径代价。
重选父节点标准: 在新产生的节点 附近以定义的半径范围内寻找“近邻”，作为替换
父节点的备选。依次计算“近邻”节点到起点的路径代价加上
到每个“近邻”的路径代价，具体过程见图一。
rewire标准：在为 重新选择父节点之后，为进一步使得随机树节点间连接的代价尽量小，为随机树进行重新布线。过程示意如图4重布线的过程也可以被表述成：如果近邻节点的父节点改为
可以减小路径代价，则进行更改。如图二
算法流程：
