Zonal RL-RRT算法结合kd树分区与Q学习，解决了高维空间路径规划中的时间效率与成功率平衡问题。在森林状地图中，该算法的路径规划效率是基本采样方法的3倍，且在多种环境中优于基于启发式方法1.5倍。
在AMR物流机器人的实际使用中，可以使用k-d树作为空间数据结构来确定最近的坐标点。k-d树是一种高效的多维数据空间搜索算法。可以使用现有的库如Python的SciPy库和Go的go-kdtree来实现k-d树和最近邻搜索算法。
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