局部规划器在几十毫秒的周期内不断调整速度和行进轨迹，用来应对行人、移动障碍物和狭窄通道。它决定了机器人在真实现场是否敢开快、能不能顺畅穿过人流密集的区域。
局部路径规划器负责短距离、短时间尺度上的决策。全局规划器给出从起点到终点的大致路线，局部规划器则在这条路线附近不断微调：遇到迎面走来的人就减速让行，通道被托盘占掉一半就贴边通过，前方突然出现障碍就重新算一条绕行轨迹。它的输出是直接下发给底盘的速度指令。
实现上，局部规划器读取当前位姿、运动学模型和最新一帧传感器数据，在机器人自身的运动能力范围内采样或优化出一组可行轨迹，再按代价函数选出最优解。差速底盘和麦克纳姆轮底盘的可行轨迹集合完全不同，参数必须按车型标定。规划周期通常在 10 到 20 Hz，周期一旦被感知延迟拖慢，避障就会滞后。
应用场景集中在人机混行的动态环境：仓库拣选区、医院走廊、商场公共区域。这些地方的共同点是障碍物不可预测，靠预先画好的路线无法覆盖。
评估时最容易被忽视的是参数调优的工作量。同一套算法在宽敞的立体库和在 1.2 米宽的货架巷道里，需要完全不同的安全距离、最大速度和转向权重。供应商演示用的往往是宽场地默认参数。
某仓储 AMR 项目在拣选区试运行时发现，机器人在拐角处频繁急停。原因是局部规划器的预测视野只有 1.5 米，而叉车从侧向通道驶出时留给它的反应距离不够。团队把预测视野延长并降低了该区域的限速，急停率随之下降。
局部规划器无法弥补感知层的缺陷。玻璃隔断、低矮的地面杂物、悬空的货架横梁，如果传感器根本看不到，再好的规划算法也绕不开。调参之前先确认感知覆盖是否有盲区。
实践应用
某仓储 AMR 项目在拣选区试运行时发现，机器人在拐角处频繁急停。排查后确认，局部规划器的预测视野只有 1.5 米，而叉车从侧向通道驶出时留给它的反应距离不够。团队延长了预测视野并对该区域单独设置限速，急停率明显下降。
优势
- 能实时应对行人和临时障碍，不依赖固定路线
- 输出直接作用于底盘速度，反应链路短
- 参数可按区域分别设置，密集区和空旷区分开调优
- 让机器人在窄通道中仍能保持可接受的通行效率
局限性
- 参数调优工作量大，换场地基本要重新标定
- 规划周期受感知延迟拖累，延迟一高避障就滞后
- 感知看不到的障碍（玻璃、悬空横梁）它也绕不开
- 过于保守的参数会导致频繁急停，影响节拍
典型应用领域
常见问题
- 局部路径规划器是什么？
- 它是在全局路线基础上做短时决策的模块，持续调整速度和行进轨迹，用来应对行人、移动障碍物和狭窄通道。
- 局部规划器在实际系统中怎么工作？
- 它以 10 到 20 Hz 的周期读取当前位姿、运动学模型和最新传感器数据，在底盘可行的运动范围内生成一组候选轨迹，按代价函数选出最优解并下发速度指令。
- 什么情况下需要重点关注局部规划器？
- 当运行区域存在人机混行、通道宽度接近车体宽度、或障碍物位置每天都在变时，局部规划器的表现直接决定项目成败。固定路线的封闭产线则不必过分投入。
- 局部规划器有哪些局限？
- 它无法弥补感知层的缺陷，传感器看不到的障碍它也无法规避；同时参数与场地强绑定，换一个巷道宽度就需要重新调优。