一、局部规划概述
大家好，我是老K。今天咱们聊聊局部规划。
说实话，我刚入行那会儿，对「局部规划」这个概念也是一头雾水。全局规划、局部规划，听着都差不多，到底有啥区别？
嗯，咱们先从一个场景说起。
什么是局部规划？
想象一下，你让一台机器人从A点走到B点。
全局规划干的事，是画出一条大路线——比如「先出客厅，左转进走廊，走到尽头右转，进厨房」。这条路线是静态的，地图建好之后基本不变。
但实际走起来呢？
走廊里突然多了把椅子，厨房门口站着个人。这时候全局规划那条线就不好使了。机器人得自己想办法绕过去，对吧？
这个「绕过去」的过程，就是局部规划。
说白了，局部规划是机器人实时、在线地调整自己的运动轨迹，避开动态障碍物，同时尽量朝着全局目标前进。
核心定义：局部规划 = 在传感器感知范围内，根据当前环境信息，实时生成安全、平滑、可执行的运动指令。
全局规划 vs 局部规划：一张表说清楚
| 对比维度 | 全局规划 | 局部规划 |
|---|---|---|
| 规划范围 | 整个已知地图 | 传感器感知范围（几米到几十米） |
| 地图依赖 | 需要先验地图（静态） | 依赖实时传感器数据（动态） |
| 计算频率 | 低（几秒甚至几分钟一次） | 高（10Hz~50Hz） |
| 输出结果 | 离散路径点序列 | 连续速度指令（线速度+角速度） |
| 应对动态障碍 | 基本不考虑 | 核心能力 |
| 典型算法 | A*、Dijkstra、RRT | DWA、TEB、MPC |
我个人习惯把全局规划比作「导航员」，它告诉你大方向。局部规划则是「驾驶员」，负责处理路上的各种突发状况。
一个小经验：我在项目里经常看到有人把全局规划的路径点设得太密，结果局部规划器反而被「束缚」住了，绕障碍时路径很别扭。其实全局规划只需要给出关键路点，中间怎么走，交给局部规划就好。
局部规划在机器人系统中的作用
你想想看，一个机器人如果没有局部规划，会怎样？
- 遇到突然出现的人，直接撞上去
- 走廊里两车交会，卡在那里不动
- 门被风吹动了一点，机器人就迷路了
这些都是真实发生过的事。我曾经调试一台AGV，全局规划明明给了条完美路径，结果车间里叉车一过，机器人直接原地打转。后来才发现，局部规划器的参数没调好，避障反应太迟钝。
局部规划的核心作用，我总结为三点：
- 安全第一：实时检测并避开障碍物，防止碰撞
- 平滑运动：把全局规划的折线路径，变成机器人能实际执行的平滑曲线
- 动态适应：应对环境变化，比如行人、移动货架、临时堆放物
说白了，全局规划负责「能不能到」，局部规划负责「怎么安全到」。
注意：局部规划不是万能的。如果全局规划给的路径本身就有问题（比如穿过一堵墙），局部规划再怎么绕也救不回来。两者是配合关系，不是替代关系。
局部规划的知识体系
下面这张图，是我自己梳理的局部规划知识框架。你看一眼，心里就有谱了。
这张图把局部规划拆成了三个部分：输入、算法、输出。后面几章我们会逐一深入。
我的建议：初学者别急着调算法参数。先把输入输出搞清楚——你的传感器能感知到什么？机器人能执行什么指令？这两头搞明白了，中间算法选型就顺理成章了。
好了，这一章就到这里。局部规划的概念你心里有数了，下一章咱们直接上手，看看DWA算法到底是怎么工作的。
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