RRT*算法（快速扩展随机树星算法）是路径规划领域中一种基于采样的渐进最优算法，它在经典RRT算法基础上引入了重布线机制，能够通过迭代优化使路径成本逐渐收敛至最优。该算法首先在配置空间中随机采样生长树状结构，当发现新节点时不仅会连接最近的父节点，还会检查一定邻域范围内的现存节点，选择使从起点到该节点的路径成本最小的连接方式，这种”择优连接”的特性使其具备渐进最优性。
在自动驾驶领域，RRT*算法因其在高维空间中的高效搜索能力，常被用于复杂场景下的运动规划。相比传统A*等基于网格的方法，它能更好地处理动态障碍物和非完整约束条件。特斯拉2020年公布的专利显示，其局部路径规划模块便采用了改进型RRT*算法处理城市道路中的紧急避障场景。值得注意的是，现代自动驾驶系统通常会将RRT*与轨迹优化技术结合使用，先通过RRT*生成可行路径，再用样条曲线或最优控制方法进行平滑处理。