路径规划（十三）基于搜索的路径规划算法-前言

基于搜索的路径规划算法基本都是一个套路，它们都是根据启发函数重备用节点的集合中来寻找下一个节点，不同的启发函数也就有不同的搜索类算法。

搜索类算法是离散化的算法，体现在整个图的区域是由有限个小方块区域组成的。我们暂且把这些小方块区域称为“节点”。因此，整个区域被有限个节点填充，且每个节点的邻居节点为有限个。

设置两个集合OPEN,CLOSE，OPEN初始状态设为{x_init}，CLOSE 初始状态设为空集。

依据不同的启发式函数，从open集中选择一个点加入到close集中，然后拓展open集，如上图，右下角的某个点被某种启发式函数选中，加入到close集中，并相继拓展open集

下面介绍下搜索类算法的前进过程：

当上述伪码退出循环后，沿着x_goal的父节点往前回溯极为路径

各搜索类算法的区别在于第三行启发函数的类型的不同，导致连接的节点不同。