针对基本快速扩展随机树(RRT)算法存在搜索过于平均、效率低下、用时较长的缺陷，提出了一种偏向目标型的改进型RRT算法。这种算法在生成随机点时以一定概率选择最终目标点作为局部目标点，使树的扩展有一个趋向于最终目标点的趋势，从而加快了算法的收敛速度，优化了规划路径-For basic fast Random Tree (RRT) search algorithm exists too mean, inefficient, long time with defects, we proposed a

LCMV优化设计阵列处理信号，是路径规划的实用方法，使用起来非常方便。- LCMV optimization design array signal processing, Is a practical method of path planning, Very convenient to use.

PLS部分最小二乘工具箱,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，是路径规划的实用方法。- PLS PLS toolbox, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Is a practical method of path planning.