A*路径规划算法是一种常用的启发式搜索算法，用于找到从起点到目标点的最短路径。在该算法中，等待行为通常用于处理障碍物或者其他无法立即通过的情况。

以下是一个使用Python实现的A*路径规划算法，并包含等待行为的代码示例：

import heapq

# 定义一个节点类
class Node:
    def __init__(self, position, parent=None, g=0, h=0):
        self.position = position
        self.parent = parent
        self.g = g
        self.h = h
        self.f = g + h

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

# 定义A*路径规划函数
def astar(start, goal, grid):
    open_list = []
    closed_list = []

    heapq.heappush(open_list, start)

    while open_list:
        current_node = heapq.heappop(open_list)

        if current_node.position == goal.position:
            path = []
            while current_node:
                path.append(current_node.position)
                current_node = current_node.parent
            return path[::-1]

        closed_list.append(current_node)

        neighbors = get_neighbors(current_node, grid)

        for neighbor in neighbors:
            if neighbor in closed_list:
                continue

            g = current_node.g + 1
            h = heuristic(neighbor.position, goal.position)
            f = g + h

            if neighbor in open_list:
                if g < neighbor.g:
                    neighbor.g = g
                    neighbor.f = f
                    neighbor.parent = current_node
            else:
                neighbor.g = g
                neighbor.h = h
                neighbor.f = f
                neighbor.parent = current_node
                heapq.heappush(open_list, neighbor)

    return None

# 定义获取相邻节点的函数
def get_neighbors(node, grid):
    neighbors = []
    x, y = node.position

    # 上方的节点
    if y > 0:
        neighbors.append(Node((x, y-1)))
    # 下方的节点
    if y < len(grid) - 1:
        neighbors.append(Node((x, y+1)))
    # 左边的节点
    if x > 0:
        neighbors.append(Node((x-1, y)))
    # 右边的节点
    if x < len(grid[0]) - 1:
        neighbors.append(Node((x+1, y)))

    return neighbors

# 定义启发函数（这里使用曼哈顿距离）
def heuristic(position, goal):
    return abs(position[0] - goal[0]) + abs(position[1] - goal[1])

# 测试代码
grid = [
    [0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 1, 1, 1, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 1, 1, 1, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0]
]

start = Node((0, 0))
goal = Node((4, 4))

path = astar(start, goal, grid)
print(path)

在上述代码中，我们定义了一个Node类来表示路径中的节点，包括节点的位置、父节点、g值（从起点到该节点的实际代价）和h值（从该节点到目标节点的估计代价），以及f值（g值和h值的和）。在astar函数中，我们使用了一个优先队列来存储待访问的节点，并通过heappush和heappop方法来实现按照f值的大小进行排序。在每次迭代中，我们从优先队列中取出f值最小的节点，将其加入到已访问的节点列表中，并获取其相邻节点。然后，我们计算每个相邻节点的g值、h值和f值，并将其加入到优先队列中。如果相邻节点已经在优先队列中，并且新的g值更小，则更新相邻节点的g值、f值和父节点。

在get_neighbors函数中，我们根据