D* lite:我应该使用什么启发式函数？

D* lite是一种路径规划算法，它是基于D算法的改进版本。在D lite算法中，启发式函数的选择对算法的性能和效果有很大影响。

启发式函数用于估计从当前节点到目标节点的代价，它可以帮助算法选择最优的路径。在D* lite算法中，常用的启发式函数有以下几种：

1. Manhattan距离：启发式函数使用曼哈顿距离作为估计代价。曼哈顿距离是指从当前节点到目标节点沿着网格线的距离，它可以通过当前节点和目标节点的坐标差值的绝对值之和来计算。曼哈顿距离适用于在网格地图上进行路径规划的场景。
2. 欧几里得距离：启发式函数使用欧几里得距离作为估计代价。欧几里得距离是指从当前节点到目标节点的直线距离，它可以通过当前节点和目标节点的坐标差值的平方和再开方来计算。欧几里得距离适用于在连续空间中进行路径规划的场景。
3. 启发式搜索：启发式函数使用启发式搜索算法（如A*算法）来估计代价。启发式搜索算法综合考虑了当前节点到目标节点的实际代价和启发式估计代价，可以更准确地估计最优路径。启发式搜索适用于复杂的路径规划场景。

根据具体的应用场景和需求，选择合适的启发式函数可以提高D* lite算法的效率和准确性。在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云自研的路径规划引擎Tencent Map Service（https://cloud.tencent.com/product/tms）来实现D* lite算法，并根据具体需求选择合适的启发式函数。