时空混合A*算法代码

时空混合A*（Space-Time Hybrid A*，STH*A*）算法是一种结合了空间搜索和时间优化的路径规划技术，主要用于实时和复杂的环境导航，比如机器人、游戏AI等。它通常用于处理具有动态障碍物或限制移动速度的问题。

这种算法混合了一个经典的A*搜索（广度优先搜索加上启发式函数），同时考虑到未来的时间约束。它的核心步骤包括：

1. **初始化**：设置起始点和目标点，以及每个节点的时空成本（时空代价等于路径长度加预计到达目标的时间）。

2. **计算时空代价**：对于每个节点，除了基本的空间距离外，还会考虑从当前状态到目标所需的时间，这通常基于预估的速度和障碍物情况。

3. **选择动作**：不是简单地选择最小代价的动作，而是寻找在给定时间内可以达到最低时空代价的动作。

4. **扩张节点**：按照时空代价排序节点，扩展最近的一个，并更新其相邻节点的成本。

5. **循环迭代**：直到找到最短路径或满足预定时间限制为止。

以下是简化的Python代码示例，假设我们有一个简单的二维网格世界：

import heapq

def heuristic(a, b): #启发式函数
    return abs(a[0] - b[0]) + abs(a[1] - b[1])

def sth_a_star(start, end, grid, max_time):
    frontier = [(0, start, [])] # 初始时空代价, 节点位置, 记录路径
    visited = set()
    
    while frontier:
        _, current, path = heapq.heappop(frontier)
        
        if current == end:
            return path
        
        if current in visited:
            continue
        
        visited.add(current)
        
        for neighbor, time_cost in expand_node(current, grid, max_time):
            new_cost = get_cost(path, current) + time_cost
            if neighbor not in visited or new_cost < get_cost(path, neighbor):
                heapq.heappush(frontier, (new_cost + heuristic(neighbor, end), neighbor, path + [neighbor]))
                
def expand_node(node, grid, max_time):
    # 根据grid和max_time计算邻居节点和时间消耗
    # ...

# 使用方法
path = sth_a_star((0, 0), (9, 9), your_grid, max_time=10)

注意，实际应用中你需要根据具体场景自定义`expand_node`和`get_cost`函数，以及合适的启发式函数。