在路径规划的研究中，最典型的方法就是A*搜索算法，其将地图空间划分成大小相等的栅格，然后根据环境地图障碍物信息来生成每个栅格的代价值从而构成代价地图。
A*算法就是利用启发式函数快速地在状态空间进行搜索，找到一条连通起点栅格和目标栅格且代价值最小的路径。A*算法假设搜索过程中地图环境信息不发生任何变化，一旦在搜索过程中环境信息发生变化，则需要重新运行A*算法进行重规划。在真实环境中，环境信息一直变化，为了提高效率，Stentz等人提出了一种能够适用于动态环境下的路径规划算法——D*算法。
D*算法，它能够在重规划阶段利用前一次规划过程中已展开的中间状态节点，从而提高了动态环境下的规划效率。
但他们都只适用于低维空间的状态搜索。