D* lite: 我应该使用什么启发式函数？

D* Lite算法是一种增量路径规划算法，用于在已知或未知环境中进行重规划。它结合了Dijkstra算法和A算法的思想，并使用启发式函数来指导搜索。在D Lite算法中，启发式函数用于估计从当前节点到目标节点的代价，以便选择最优的路径。

以下是一个使用D* Lite算法的示例代码，其中包含一个启发式函数：

import math

class Node:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
        self.g = float('inf')  # 初始值为无穷大
        self.rhs = float('inf')  # 初始值为无穷大
        self.key = (self.g, self.rhs)  # 用于计算优先级的关键字

    def __lt__(self, other):
        return self.key < other.key

def heuristic(node, goal):
    # 启发式函数：计算当前节点到目标节点的代价估计
    dx = abs(node.x - goal.x)
    dy = abs(node.y - goal.y)
    return math.sqrt(dx**2 + dy**2)

def calculate_key(node, start, goal, km):
    # 计算节点的关键字
    g_rhs = min(node.g, node.rhs)
    h = heuristic(node, goal)
    node.key = (g_rhs + h + km, g_rhs)

def update_vertex(node, start, goal, km, open_list):
    # 更新节点的g值和rhs值，并更新关键字
    if node != goal:
        node.rhs = min([neighbor.g + 1 for neighbor in get_neighbors(node)])  # 更新rhs值
    if node in open_list:
        open_list.remove(node)  # 从open列表中移除节点
    if node.g != node.rhs:
        open_list.append(node)  # 将节点重新添加到open列表中
    calculate_key(node, start, goal, km)  # 更新节点的关键字

def get_neighbors(node):
    # 获取节点的邻居节点
    neighbors = []
    # 此处省略获取邻居节点的代码
    return neighbors

def d_star_lite(start, goal):
    km = 0  # 用于计算节点关键字的参数
    open_list = [goal]  # 存放待访问节点的列表

    # 初始化起始节点
    start.g = float('inf')
    start.rhs = 0
    calculate_key(start, start, goal, km)

    while start.key != goal.key:
        current_node = min(open_list)  # 选择优先级最高的节点作为当前节点
        open_list.remove(current_node)  # 从open列表中移除当前节点

        if current_node.g > current_node.rhs:
            current_node.g = current_node.rhs  # 更新节点的g值
            for neighbor in get_neighbors(current_node):
                update_vertex(neighbor, start, goal, km, open_list)  # 更新邻居节点

        else:
            current_node.g = float('inf')  # 更新节点的g值
            update_vertex(current_node, start, goal, km, open_list)  # 更新当前节点

        # 更新km参数
        km += heuristic(start, current_node)

    return start.g

# 示例用法
start = Node(0, 0)
goal = Node(5, 5)
cost = d_star_lite(start, goal)
print("最小代价:", cost)

在上述代码中，启发式函数heuristic用于估计当前节点到目标节点的代价。在calculate_key函数中，将节点的关键字计算为g_rhs + h + km，其中g_rhs为节点的最小g值或rhs值，h为启发式函数的返回值，km为用于计算关键字的参数。在update_vertex函数中，根据节点的g值和rhs值更新节点的关键字，并将节点加入或移出open列表。

请注意，代码示例中只提供了D* Lite算法的基本框架，具体实现需要根据实际情况进行调整