摘要
路径规划作为机器人、无人驾驶等领域的核心问题之一，一直受到学术界和工业界的广泛关注。
尤其在动态环境下，如何快速、安全、高效地找到最优路径成为研究热点。
D算法作为一种启发式搜索算法，因其在动态环境中具备良好的适应性和实时性，近年来备受青睐。
本文首先介绍了路径规划和D算法的基本概念，然后梳理了国内外关于D算法的研究现状，重点分析了针对动态环境下D算法改进策略，并对不同改进算法的优缺点进行了比较。
最后，总结了D算法在动态环境路径规划中的应用，并展望了未来的发展方向。
关键词：路径规划；D算法；动态环境；改进策略；文献综述
#1.1路径规划路径规划是指在具有障碍物的环境中，寻找一条从起点到终点的无碰撞路径的过程。
它是机器人、无人驾驶、游戏等领域的关键技术之一。
路径规划的目标是在满足一定约束条件下，找到一条最优或次优路径，例如：最短距离、最短时间、最低能耗等。
#1.2D算法D算法（DynamicA）是一种增量式启发式搜索算法，由AnthonyStentz于1994年提出[21]。
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