嘿，刚好我对D*-Lite和路径规划里的启发式函数有不少实践经验，来给你梳理一下：

首先得明确，D*-Lite本质是A的增量式变体，它对启发式函数的要求和A完全一致：必须是可采纳的（admissible）——也就是这个函数计算出的代价，永远不能超过从当前节点到目标节点的实际最小路径代价。

回到你的问题，直线距离（欧几里得距离）和曼哈顿距离都是完全可以用的，具体选哪个要看你的网格移动规则：

• 曼哈顿距离：适合4方向移动的网格（只能上下左右走）。它的计算方式是|x_current - x_goal| + |y_current - y_goal|，刚好对应这种移动方式下的最短路径步数，绝对不会高估实际代价，完全满足可采纳性要求。
• 欧几里得距离：适合8方向移动的网格（允许对角线移动）。公式是sqrt((x_current - x_goal)^2 + (y_current - y_goal)^2)，这是两点间的直线最短距离，对于8方向移动来说，实际最短路径不会比这个距离更短，所以也是可采纳的。

另外补充一点：如果你的网格里存在不同代价的格子（比如某些格子走起来更费时间/能量），这两个启发式依然适用——因为它们计算的是无代价网格下的最短路径，肯定不会高估有代价网格中的实际最小路径代价，符合可采纳性要求。

至于Koenig 2002的论文里没专门讲启发式函数，是因为D*-Lite直接沿用了A的启发式设计逻辑，默认你已经了解A中对启发式的要求，所以没有额外赘述。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Robotex