路径规划是实现机器人智能化的重要组成部分，规划路径的优劣，很大程度上决定了机器人执行任务的效果.传统的路径规划算法，例如基于图搜索的dijkstra算法和其改进后的A*算法，以及基于采样的RRT算法和其改进后的RRT*算法，仅仅考虑避障问题；基于插值曲线的算法，可以产生较为光滑的轨迹，基于数值优化的算法可以将机器人速度、加速度等加入损失函数，通过优化求解，产生动力学特性较好的轨迹.然而，面对当前越来越精确、丰富的先验地形信息，鲜有算法可以充分利用他们.本文基于海底数字高程地图(DEM)，提出了扩展A*算法及FM算法改进算法，能够利用先验地形信息，提高路径规划的效果.通过仿真分析，对比了三种算法：扩展A*算法、TC FM和TC FM*算法，仿真表明，扩展A*算法求解速度更快、局部规划能力更强，TC FM、TC FM*算法求得路径更短、更光滑.