当我们为避免碰撞进行路径规划时，我们可以实现开环或闭环。开环方法是使用固有的简化模型，例如自行车模型，并通过设计控制器（MPC 或其他）以最佳输入向前传播系统。但是，随着时间的推移，由于建模误差，简化模型的状态肯定会与真实模型的状态不同，因此我们需要用真实系统状态（通过测量或估计获得）重新初始化路径规划器的状态。这样，我们就有了闭环规划。问题是这种重新初始化的频率是多少？较高的重新初始化频率使规划更准确，但同时也可能导致下级控制器的锯齿形参考。
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这个问题的答案是非常依赖于系统的。你说开环系统是不可实现的是正确的。计划/控制通常分两个阶段进行。
1）轨迹生成：这通常是预测性的或在开环（MPC中的P）中完成的。取决于较低级别控制的能力，这不需要过于频繁地进行。例如，如果轨迹执行偏离您的计划超出某个阈值（或超出稳定性保证），那么您将不得不重新计划。
2) 轨迹跟踪/执行：给定一个标称轨迹（包括标称开环控制），较低级别的控制器尝试尽可能地遵循此轨迹。这将包括一个稳定控制器，例如 LQR 或类似的东西。
了解重新规划的“太快”是什么的关键是您的系统随时间漂移的程度以及您想要生产什么样的安全保证。例如，如果您在开环计划中允许在障碍物周围留出 5cm 的缓冲区，那么重新计划的适当时间将是当机器人偏离轨迹（例如在 R3 中）小于 5cm 的某个阈值时。如果您在此之后重新计划，则无法保证您的机器人不会与环境中的静态障碍物发生碰撞。
显然，这是由您的模型的准确性以及您的低级控制在遵循该轨迹方面所做的工作所驱动的。理想情况下，如果您的模型相当准确并且您的低级别控制非常好，则无需重新规划（假设是静态环境）。
于 2019-01-30T19:10:21.217 回答