diff --git a/route-planning.md b/route-planning.md
index eacbc1b..19c89fb 100644
--- a/route-planning.md
+++ b/route-planning.md
@@ -8,8 +8,8 @@ w plikach [AStarNode.py](https://git.wmi.amu.edu.pl/s444409/DSZI_Survival/src/ma
 
 * Na początku sprawdza czy kolejka jest pusta, jeśli tak zwraca *None*
 * Jeśli test spełnienia celu się powiedzie, sprawdzamy dodatkowo czy nasz punkt docelowy nie jest elementem kolizyjnym, jeśli jest, to *cel = cel.parent* i zwracamy ciąg akcji
-* Umieszczamy cel docelowy w tej iteracji w liście odwiedzonych pól
-* Następnie w pętli *for* deklarujemy nowy stan i priorytet zgodnie z funkcją następnika
+* Dodajemy dane miejsce do listy *explored*
+* Następnie w pętli *for* deklarujemy nowy stan i priorytet zgodnie z funkcją następnika, jego priorytet określamy za pomocą funkcji priorytetu *self.priority*
 * Jeśli stan nie jest w kolejce i nie ma go w odwiedzonych polach, umieszczamy go w kolejce  
 zgodnie z priorytetem, zapobiegamy też wystąpienia dwóch takich samych priorytetów poprzes *self.testCount += 1*
 * A jeśli stan *newNode* należy do kolejki i jakiś inny stan *node* z kolejki posiada od niego większy priorytet, 
@@ -17,4 +17,13 @@ to usuwamy z kolejki *node* i dodajemy *newNode*
 
 ## Funkcja następnika
 
-## Heurystyka
\ No newline at end of file
+* Do wynik inicjujemy obrót w lewo i prawo, gdyż to zawsze nasz agent może wykonać
+* Sprawdzamy czy jest możliwość ruchu do przodu:
+    * Sprawdzamy czy przed nami jest jakaś kolizja  jeśli jest to weryfikujemy
+    czy to nie jest nasz cel, jeśli jest to dodajemy ruch do przodu do wyniku funkcji następnika, jeśli nie to zwracamy jedynie listę z obrotami
+
+## Heurystyka
+
+* Oszacowuje koszt dotarcia do celu końcowego z aktualnej pozycji gracza.
+* Opisana metodą approximateDistanceFromTarget(self, tileX, tileY) w pliku AutomaticMovement.py
+* Od tileX i tileY (aktualna pozycja gracza) odejmowana jest pozycja docelowa, zwracana jest wartość zaniżonego kosztu osiągnięcia celu.
\ No newline at end of file