MPC算法的局限性有哪些？

MPC（Model Predictive Control）算法是一种优化控制方法，它在每个控制周期内通过求解一个优化问题来确定最优控制输入。虽然MPC算法在许多应用领域都取得了成功，但也存在一些局限性，包括：

1. 计算复杂度高：MPC算法需要在每个控制周期内求解一个优化问题，这个问题的规模通常较大，需要耗费大量的计算资源和时间。对于实时性要求较高的系统，MPC算法可能无法满足要求。

2. 模型误差敏感：MPC算法依赖于系统的数学模型来进行预测和优化，但实际系统往往存在建模误差。这些误差可能导致MPC算法的预测结果与实际系统行为不一致，从而影响控制效果。

3. 约束处理困难：MPC算法通常需要考虑系统的约束条件，如输入限制、状态限制等。在优化问题中引入约束条件会增加问题的复杂度，并且约束条件的处理可能会导致算法的收敛性和稳定性问题。

4. 参数选择困难：MPC算法中存在一些关键参数，如预测时域长度、权重系数等。这些参数的选择对算法的性能和稳定性有重要影响，但往往需要经验或者试错来确定，对于复杂系统来说，参数选择可能是一个挑战。

5. 实时性要求：由于MPC算法需要在每个控制周期内进行优化求解，因此对于实时性要求较高的系统，MPC算法可能无法满足要求。特别是在计算资源有限的嵌入式系统中，MPC算法的实时性可能成为一个限制因素。

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局部路径规划的各种算法

局部路径规划算法是指在当前环境下，通过传感器获取障碍物信息，针对当前车辆位置和朝向，计算出一条避开障碍物的轨迹。常见的局部路径规划算法包括：

1. 动态窗口法：通过预测车辆未来的位置和速度，计算出可行的速度和转角，生成轨迹。适用于低速场景下的路径规划。

2. SFC+方法：基于样条曲线和凸优化的算法，通过多项式拟合生成平滑的轨迹，避免了轨迹的抖动。适用于高速场景下的路径规划。

3. MPC方法：基于模型预测控制的算法，将路径规划和控制问题进行整合，能够在实时性和性能之间取得平衡。适用于自动驾驶等高级场景下的路径规划。

4. RRT*方法：基于快速探索随机树的算法，通过随机采样和树形构建的方式，逐步搜索最优路径。适用于非结构化环境中的路径规划。

5. Hybrid A*方法：基于A*算法的改进算法，将连续状态空间离散化，通过搜索离散状态空间中的路径，避免了A*算法的局限性。适用于有限的连续状态空间中的路径规划。