osmnx 实现基于A*算法的最短路径规划

使用OSMnx实现基于A*算法的最短路径规划可以按照以下步骤进行：

1. 首先，使用OSMnx从OpenStreetMap中获取地图数据，并将其转换为网络图形。这可以通过以下代码实现：

import osmnx as ox

# Specify the location and the network type
location = "New York City, New York, USA"
network_type = "drive"

# Get the network graph from OpenStreetMap
G = ox.graph_from_place(location, network_type=network_type)

2. 接下来，为图形中的每个节点添加经纬度坐标和高度信息。这可以通过以下代码实现：

# Add node coordinates and elevation data
G = ox.add_node_elevations(G, api_key=YOUR_API_KEY)
G = ox.add_edge_grades(G)
G = ox.add_node_coordinates(G)

请注意，为了添加高度信息，您需要在上面的代码中提供您自己的Google Elevation API密钥。

3. 然后，使用networkx库中的A*算法计算最短路径。您需要指定起始点和终点。这可以通过以下代码实现：

import networkx as nx

# Specify the start and end points
start_point = (40.731517, -73.993077)
end_point = (40.729253, -73.988213)

# Get the nearest nodes to the start and end points
start_node = ox.get_nearest_node(G, start_point)
end_node = ox.get_nearest_node(G, end_point)

# Calculate the shortest path using A* algorithm
route = nx.astar_path(G, start_node, end_node, weight='length')

在上面的代码中，我们使用`ox.get_nearest_node()`函数获取最接近起始点和终点的节点。然后，我们使用`nx.astar_path()`函数计算最短路径，其中`weight='length'`表示我们使用边的长度作为路径的权重。

4. 最后，您可以使用OSMnx的`plot_graph_route()`函数可视化路径。这可以通过以下代码实现：

# Plot the shortest path
fig, ax = ox.plot_graph_route(G, route, node_size=0, edge_color='r', figsize=(8, 8))

在上面的代码中，`node_size=0`表示我们不显示节点，`edge_color='r'`表示我们使用红色显示路径。

完成上述步骤后，您将可以使用OSMnx实现基于A*算法的最短路径规划。