从A*到Navmesh都是完备的寻路方案，能满足任意距离的路径搜索。它们都需要根据场景预先生成相关数据（A*是规整的2D格子数据，Navmesh则是mesh数据），在场景尺寸确定的情况下，Navmesh算法的网格数会随障碍的复杂程度改变，而A*是固定的。就时空复杂度而言，通常情况下Navmesh要优于A*，但一些优化的变种A*算法（如：Hierarchy A*）在长距离寻路上要优于Navmesh。然而对于动态改变的场景障碍，在使用以上两种算法时都会有性能和设计上的限制。在实际项目中，我们通常将战斗约束在一定区域内，而且这些区域有可能是诸如移动平台之类的，此时A*和Navmesh可能会面临无法使用的境地。下面这个方案是在洗澡时突然想到的，确切点应该称之为避障算法，因为它源自之前做智能避障小车时的经验。
设，角色到目标点的方向向量为D0，投射线长度为L，探测间隙角为θ，N = 180 / θ，算法流程如下：
算法通过优先搜索目标方向左右无障碍空间，减少检测次数，通过设置θ和L可以控制检测精度和范围。此外，设置合适的Collision Matrix和检测频率可以约束RayCast的性能开销。